理想汽车硬件测试面经

用没用什么训练框架，还是pytorch直接？怎么不考虑用一些主流的训练框架？你认为有什么亮点？lora微调改的哪里？介绍loradpo和ppo之间的区别？介绍下dpo的损失函数和ppo的损失函数？有没有了解过其他的强化学习方法？是否了解主流的一些模型？qwen？deepseek？transformer中decoder和encoder的差别？注意力机制的差别？decoder相比于encoder更善于什么？不善于什么？注意力计算的公式是什么？复杂度是多少？

主包顶211本 + 末流C9研一，CS相关专业，真的有点迷茫本人bg：有大模型基础，已经学完Agent、RAG相关的内容，了解点后训练的内容，完全不懂Java，代码基础一般。有2篇非对口的CCF C水文（几乎没用）。组里不是对口方向（能沾点多模态大模型，但发不出对口论文，也可以溜出去实习现在在头部制造业外企实习，做多模态RAG和Agent搭建，但是感觉学不到什么都是自己摸索。想问下这段经历对大厂有用吗？问题：接下来是去学一些Java后端的内容找对应的实习还是继续学点后训练和多模态冲算法？学Java需要重点补什么内容呢？（langchain4j、springAI还是全都要学呢顾虑：去学Java感觉又是一套新的知识体系，冲算法感觉没论文怕秋招卷不过

个人看法 上周和这周又相继面了两家小厂，小厂A（北京蓝标，好像是做广告业务的），小厂B（广东某不知名小厂，ssob显示 0-20 人，个人觉得非常不靠谱）。 面下来的感觉很抽象，两场面试均几乎没有问一点八股内容，反而是对简历上的两个水赛问来问去（我寻思这问个鸡毛，这又不是xcpc类算法竞赛，含金量不太高）。项目也不拷打，在介绍项目中亮点的时候，面试官并不深挖细究，估计只是听了拖个时间。关于算法题，A厂倒是出了一道，B厂压根没问。 这番操作下来，ssob上那种0-20人的小厂我都不想再投了。这种不满一百人的小厂我本身就不想去，保不准有大坑。不过面下来也是有收获的，临场状态大为改善，不再像之前那么...

本人28届bg双非本ip地jg2硕，组里横向多大概率不放实习，目前想走后端开发，但是听说大模型应用开发很火，有无哥哥姐姐给弟弟点建议