美团大模型算法实习一面 30min

1.面试官自我介绍,做内容风控
2.自我介绍
3.实习主要干的哪些工作?除了数据处理最大的困难是什么?
4.为什么要去这个公司(小公司)实习?
5.论文简单问了下
6.组里显卡资源?因为看你的论文是免训练方法7.Lora的调参经验?有没有遇到什么难度?
8.有实际用过dropout吗?
9.有没有强化学习的实践经验?
10.说说Agent的难点
11.RAG的理解
12.口头描述代码的解法,但因为设备原因无法共享屏幕取消了13.想做哪方面的工作,数据还是训练?(想训练)
八股部分:
14.说说了解哪些LORA的变体
15.BatchNorm和LayerNorm
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发布于 2025-12-25 23:52 北京

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04-02 16:52
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东北大学 Java
又双叒叕忘记录音了QWQ凭记忆恢复了一下面试官挺和蔼的,面着没有压力问了些计网OS,快忘完了,基础不太牢面试官介绍部门业务(面试官先介绍给好评)自我介绍这两个项目你是都是从0到1自己设计实现的还是怎么做的项目1(传统后端):你是怎么借助AI进行开发的数据是存在库里还是缓存里,这个你是怎么考究的如果这个项目你还想更新一下,加一些功能或者是做一些优化,你会如何借助AI来完成这次更新迭代?项目2(Agent):这个项目有什么你觉得最难的点吗?(我回答上下文工程)那你是怎么解决上下文工程的呢?这个项目这些东西你是怎么进行学习、开发的?MCP和Skill了解吗?有什么区别?(答上了但没太答到位)除了SpringAI,还了解什么AI开发框架吗?除了这些AI开发的知识,有了解什么大模型的内容吗,比如transformer(没有,确实得去学了QWQ)八股:websocket和Http(不会)TCP的拥塞控制和流量控制操作系统有哪些资源分配算法(好像是问的这个,不太记得了,反正问的是操作系统的什么算法,没答上来)互斥锁和信号量键入一个url,发生了什么,从不同的角度来回答,包括计网层面发生了什么?前后端层面发生了什么?前端在获取到后端的数据后,是如何进行内容渲染的?(没系统学过前端,就只结合vue的三个板块答了答)算法题:很简单,一组字符串的最长公共前缀,遍历一次即可AI Coding:写一个前端页面,后端写假数据即可(面试官后面提醒我说要考虑接口超时、响应过久等情况如何处理)反问:1.看JD描述说是全栈,AI Coding,那还需不需要补一下前端知识?面试官说会肯定是加分项,但不会的话,现在也可以AI写了,所以也问题不太大(我大脑翻译一下意思就是还是得会,但实际开发更多是AI Coding)2.后续流程:两轮技术面,一轮Hr面3.看笔试都在出大模型的知识,是不是意味着现在开发岗也得了解大模型的一些原理了?面试官说是的,现在都在借助AI提效,所以里面的原理肯定还是得了解一下了
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