5月大模型面试必问八股文，背完通过率98%

✅一面✴️0、手撕： tokenizer，RAG基本流程（可伪代码） ✴️项目： 1、项目具体解决问题 2、每个模块如何实现 3、NL2SQL在处理多表查询的时候采取啥策略 4、k8s和docker在项目中的作用 ✴️八股： 5、对PPO DPO GRPO计算逻辑的理解 6、对KL散度的三种估计的理解 7、LoRA和p-tuning v2的区别，怎么初始化 8、DeepSeek R1训练全流程，MLA具体怎么做的 9、梯度爆炸和消失怎么处理的 10、torch中register_parameter和buffer啥区别 11、torch如何实现不记录梯度 12、torch squeeze和unsqueeze干嘛的 13、python设计删除流程的时候，若涉及可变和不可变对象该如何debug 14、多机多卡和单机多卡的实现上有什么不同？ 15、tokenizer的输出？📳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。

家人们，发现一个宝藏大模型项目！！自己动手搭建一个，顶其他的10个！能用Torch 搭建，还有rag和agent。

总体面试体验：7/101.自我介绍2.我听说你拿了字节的offer（这咋知道的？），能说说你对我们和字节会怎么选择吗？答：先看公司实力，差不太多，再看城市，都是上海，再看岗位，美团的更喜欢一点3.项目拷打4.遇到过数据倾斜吗？假设我要对网站url做key，怎么防止数据倾斜？答：做hash、加盐、url逆转5.为什么要有宽表这个东西？他重复这么严重6.算法题：二叉树查找特定值用深度优先做，有几个bug改掉了，面试官：“要注重鲁棒性”7.Java保证线程安全的方法答：synchronized、lock、乐观锁、用线程安全的数据结构，然后就不知道了8.知道内嵌类吗？知道c++的多继承吗？答：都不知道9.反问，说保持联系20min后通过

#我的求职总结#👋个人背景：双非本 + 9硕；非计算机相关专业，但是一直想去的是算法岗，可惜自己能力确实不够，找算法真的太难了😫 秋招秋招准备的比较晚，大概9月份开始准备的简历，陆续不断地修改和优化简历，一直到10月底才觉得自己的简历总算可以看得过去了。然后也是从9月份开始刷牛客上的题目，之前也刷过一些力扣上的题，不过95%公司的笔试题都是ACM模式，所以刚开始非常不习惯。整个秋招面试非常少，几乎都是在改简历+刷题。简历挂：14所；PDD；大疆；蔚来；快手；OPPO；阿里云；长鑫；阳光电源；南京信息技术研究院；当虹；零跑；Momenta；虹软；舜宇；埃科光电笔试挂：小米；京东；美团；得物；...