小鹏汽车内推

请问有机会进入大厂实习么👀  

刷牛客发现，80%的应届生春招面试，都有同一个魔咒：永远挂在同一轮面试，次次栽在同一个坑里，却始终找不到问题所在。简历投了几百份，初筛全挂；一面面了十几家，全死在算法/基础八股；二面永远过不了项目深挖；三面折戟在场景题/架构设计；技术面全过，HR面必翻车；甚至好不容易拿到offer，还被临时撤回。今天结合我自己春招18场面试的经历，以及牛客上百篇上岸学长学姐的挂科复盘，给大家做了一份春招面试分轮次挂科盘点，精确到每一轮面试的核心挂科原因、高频踩坑点、避坑指南，帮大家精准找到自己的问题，打破面试死循环，再也不卡在同一轮！先给核心结论：你总挂在同一轮，从来不是运气不好，是你根本没搞懂这一轮面试，面...

其实这个问题，一直很犹豫。是因为，苏州几乎几乎全是制造业，也只能找到制造业。但从第一份实习开始，我就一直在互联网和软件里打转，自己也是更喜欢互联网的工作氛围，年轻化扁平化一些，制造业还是，陈旧了点。拿到的offer算是行业头部，也是新能源，可是它是制造业。所以，制造业该不该去？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 实习拷打2. 你参与过模型训练吗？会觉得产品是算法工具人吗？产品视角你觉得能为模型训练贡献什么？3. 你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱？4. 你怎么去定义badcase？标准是如何制定出来的？5. badcase的评估是你进行吗，还是有专门的外包团队？6. 了解自动化的ai-native评估方式吗？为什么你们不采用这种方式？7. 你们这个知识库主要场景是什么？传统的ai不能进行这样的知识问答吗？8. rag的流程是什么？9. rag的知识库来源是什么，其中你提到拆分逻辑，这个逻辑是怎么确定的？10. 如何优化rag里的badcase，提升rag效果？11. bert和transformer是什么，解释一下12. 为什么有这二者架构上的区别，使用场景上有什么不同？13. 大模型的大体现在哪些方面？14. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来15. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的16. 什么叫模型的过拟合？17. 什么业务该用大模型，什么业务该用小模型？