字节多模态大模型一面面经

1.自我介绍 2.讲一下你的自动化评估体系是怎么设计的吧 3. markdown转html做报告验证，那你这个合法性是怎么判断合法的？是直接看渲染结果吗？那怎么做自动验证的？ 4.你说截图验证，那你这个截图是怎么生成的？怎么知道截图渲染的是正确的 5. Agent 推荐比赛的提示词优化流程讲一下，是怎么构造出更优提示词的 6.你这个提示词优化迭代里面，比如说你怎么判断当前生成提示词就是“最优 7. 刚刚说“反思机制”有个模块，那我想问问这个反思机制是怎么做的？是类似 Chain of Thought 吗？有没有自动修正能力？ 8.帮我实现一下Transformer 里面的多头注意力你能现场实现...

📍面试公司：上海人工智能实验室💻面试岗位：大模型工程师❓面试问题：上海人工智能实验室大模型工程师面经-一面1.直接写的代码题，非hot 100 难度中等，dfs可桥接版（还挺喜欢面试官的，跟我说题目的时候说了很久，解读题目的时候给了我思路）2.实习的项目3.internvl的发展路径4.q-former和mlp在对齐中的区别，有什么优劣（没有答的很好）5.internvl2.5和qwen2.5的区别，着重问了一下动态分辨率6. zero123的区别7. 7b模型需要多少显存运行（没答上来，以前针对性的学过还是忘了，之后更新在主页）🙌面试感想：good

1.自我介绍 2. Lora 原理（核心是低秩分解：将原始权重更新近似为两个低秩矩阵乘积，减少参数量，保留主导方向，训练高效） 3.了解 DeepSpeed 吗， ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO -3分别做了哪些优化 （1 优化优化器状态，2 优化梯度，3 切分参数，全面节省显存） 4. Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA, DeepSeek 有什么区别（Qwen采用GQA+SwiGLU+RMSNorm，和LLaMA架构非常相似，差异在训练数据和tokenizer中文支持更好；DeepSeek只用MoE/ MLA架构，Qwen系列主要是Dense模型） 5.怎么缓解...

211本科，秋招只面了一家携程，一面就被淘汰了，感觉自己能力不够，想着自己刷点八股先找一份实习，结果牛客的全部直接简历被拒，BOSS的全部已读不回，实习僧也是已读不回，能投的Java岗实习全投了，实在没招了也投了几个秋招的公司，结果现在连测评都不发了，秋招已经结束了吗，为什么连一份实习的面试机会都没有