字节大模型算法实习-AI搜索 一面

1.实习介绍2.论文工作介绍3.为什么构建这个benchmark4.构建数据集的时候遇到哪些问题，怎么解决5.选择这个微调模型的原因6.mplug的框架7.视觉编码器用的什么8.线性投影层具体情况9.qwen2的结构10.transformer的计算11.了不了解其他的transformer或者attention12.用了多少卡13.怎么做的分布式训练14.zero3不适合训练使用的原因15.介绍论文的多阶段CoT微调16.lora的原理17.lora的初始化18.矩阵B 为什么用0初始化19.手撕：一个字符串中出现次数最多的字符以及次数20.反问的时候还问了强化学习的原理

一个是百度文库的多模态AIGC算法，做文库的多模态内容生成方向；一个是荣耀的大模型算法工程师，偏向强化学习，做类似豆包手机的东西。楼主是第一次实习，不知道该怎么选希望看到的家人们来点意见

1. 这个岗位是抖音电商岗位，在data部门，主要是做山寨商标识别的，可能需要用到多模态模型对山寨logo识别，或用到AIGC模型生成一些山寨logo2. 介绍完自我介绍，就是一道力扣困难题，求两个有序数组中位数，要求时间复杂度log(m+n)，可能需要二分法，但之前看力扣答案还看不明白，再写下去属实是浪费时间3. 项目深挖，主要是问我textual Inverion和Lora的作用，没有问我的论文4. 八股：Lora实现细节，PPO实现细节，是否知道大语言模型常用的旋转位置编码，是否了解deepseek的GRPO，你对多模态模型了解多少5. 思维题：如果你和一个人比赛但是你的胜率较低，你是选择五局三胜还是三局两胜获胜的概率大？答案应该是三局两胜，我跟面试官说可以建一个二叉树用回溯法求全概率然后比较。但是他让我用直觉判断，果然我的直觉是不准的，选了五局三胜。6. 开放题：如果让你去生成一些山寨logo，该怎么做。我回答的是首选图像编辑模型，在原有logo的基础上通过语言进行额外控制，可以最大限度保留原logo特征；因为logo的颜色较为单一，可以考虑用controlnet➕线稿修改的方式生成。线稿修改可以人工提供一些样本，成本相较于直接人工绘制山寨logo较低。

今年秋招真的开启早的离谱——很多公司7月就悄悄开岗了，8月直接进入高潮，等到了9月，不少岗位其实已经招得差不多了。我身边好多同学，因为暑假实习太忙、没时间准备，或者总觉得自己“还没准备好”，拖到9月中旬才开始投简历。结果呢？投完之后要么只收到一堆笔试和测评链接，做完就石沉大海；没消息了。今年真是金八银九铜十铁十一。后来才明白：不是你不够好，可能人家早就招满了或者，9月的时候，招聘系统里可能已经堆了几千份简历，根本筛不过来，更别说安排面试了。所以真的别再等完全准备好才投！时间点一到，岗位一开，一周之内投！ 很多公司从你投递到真正面试，中间还要走流程：做测评、笔试、HR初筛……这一套下来，少说也得...