东风汽车岚图，面经

✅一面 1．首先是自我介绍和过项目，面试官还一起探讨项目用到的方法，可行性之类的2．介绍一下 CLIP3．了解 LoRA 吗， LoRA 微调的原理是什么4．了解哪些多模态大模型，简要介绍几个5.BLIP的三个损失函数分别是什么，数据是怎样清洗的6.BLIP2相对于 BLIP 有哪些改进，BLIP3又有哪些改进7.Qwen- VL 的三个训练流程分别是什么，有什么作用8．视觉编码器和 LLM 连接时，使用BLIP2中 Q - Former 那种复杂的 Adaptor 好还是 LLaVA 中简单的 MLP 好，说说各自的优缺点9．代码：实现多头自注意力一面比较常规，几乎都是八股问题，我觉得只要了解常见的多模态大模型都问题不大，主要还是要理解各个模型设计的动机是什么，这也是面试最喜欢考察的✅二面1．自我介绍和过项目，简要问了项目中使用某些方法的动机，以及是否会导致其他的问题2．了解 Transformer 吗，编码器和解码器的注意力有什么区别，在计算注意力中时除以 dk \ sqrt { d _ k }\ sqrt [ d _ k ｝的原因是什么3．后来有哪些比较经典的基于 Transformer 的语言模型， Qwen 相比于原始 Transformer 有哪些结构上的改动，Qwen2又有哪些改进4．了解 RLHF 吗， DPO 和 PPO 有什么区别， Loss 是什么样的，各自的优缺点是什么5．介绍一下 CLIP ，还了解什么其他的对比学习方法6．开放题：了解哪些多模态大模型，目前多模态大模型最的问题是什么7．代码：1143．最长公共子序列二面其实也偏常规，几乎也都是八股问题，但是也考察了一些对模型的理解以及知识面的广度，整体来说比一面的难度大一些✅三面：1．自我介绍，然后详细过了一下项目2．了解哪些大模型和多模态大模型，然后就聊了大模型这一路是怎么发展过来的，Transformer 、 BERT 、 GPT 、 LLaMA 、 Qwen ix ,以及当时的o1推理模型3．平常有尝试过训练过大模型吗，规模小一点的也没关系4．聊天，包括职业规划等等三面比较轻松，面试官说知识点前面两面都考察过了，三面就轻松一些，大概40来分钟吧📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

lz在去年秋招时也算是惨败，在9月份只找到一份实习转正的岗位，base深圳，而楼主是AH的，在实习的三个月里面住在城中村小单间里面，连阳光都要收费的地方，由于实习薪资不高，还得租房，早上就吃点面包，中午最低标准的盒饭，晚上煮点面条啥的。春招意外获得了一份家门口的工作，虽然还算在这个计算机行业里面，但是与写代码什么的已经完全不相关了，其实去年实习完后，我对代码这些东西已经不是说很在意了，后面也陆续拿到一些外地的offer，但感觉整体下来到手多个1-2w左右(lz比较菜，几个off总体薪资都不高)，也都拒掉了。目前已经在职2周了，但是还没有进入到部门里面去，这两周一直在培训，下周也需要培训，下下周...

昨天ssob投递，明天要入职其他司，直接约今天面完算了（50min~）问实习较多、八股较少算法：反转链表+快排（没为难我～）写完算法面试官直接说那今天到这里吧！有点kpi 味道 面试官还在上班感觉对我不感兴趣强制反问：腾讯云计费系统、社招hc

这两天跟网友聊天，是一个研一的学弟，他坦言自己读研只是为了提升学历，对代码编程没有任何天赋和兴趣，但是学长学姐们都去了研发岗位，他现在很纠结自己后面是不是也必须从中选择一个方向然后奔着研发岗去努力。然后我就意识到，读研期间，我们对研发岗是有很浓的滤镜的，本身就是工科专业，与计算机相关，所以实验室里前些年几乎所有人都是奔着软件开发或者机器人算法，反正只要不是继续读博，高低是个工程师。我问“那考公考编的多吗”，得到的回答基本上就是“万般皆下品，惟有研发高”。其实也好理解，往前倒推几年，研发岗位门槛低，赚钱多，都不用双九学历，只要是个单九硕，实验室那些师兄师姐随随便便进去就是总包四五十万，所以很多人...