百度暑期实习简历挂

两个标着都是基座组，但是应该具体都是做rag相关。1. 理想llm 做车机上的大模型，涉及多模态rag sft rl2. 小米llm 做小米os里搜索功能，应该也是多模态rag之类的不考虑转正，只从学技术和业务的角度选择。感觉两家都算中小厂，理想好像风评比小米好一点？这两年秋招高薪招的人应该不少，技术会不会更好一点？

1.介绍项目，项目相关。2.项目中的漏洞，引到分布式事务。3.分布式锁4.缓存击穿相关（只会最简单的永不过期和加锁，后面恶补。面试官后面说了可以直接限流和熔断的方式，但没怎么了解过）5.redis和mysql的一致性保证。6.redis的常见数据结构，介绍一下跳表。7.redis的数据持久化机制8.B树和B+树9.SQL语句执行过程中各个关键字的执行顺序10.平常如何使用大模型的11.有没有了解AI12.手撕：经典LC1.两数之和13.反问总结：基本常见八股，但很多也不是很熟练。是做AI平台的部门，所以问了些大模型，不太会答。面试官全程没露脸，而我傻傻地开了全程。百度流程很怪，捞我面试的是官网...

腾讯，美团相继泡出来从2月9号 终于结束 下一战秋招 先下去沉淀了

部门：QQ音乐base地：深圳流程：一面+二面+三面+HR面推进速度：非常快，每一面在一小时内出结果一面 50min自我介绍论文介绍什么是MHAAttention运算公式为什么除以根号dk介绍现有相对位置编码和绝对位置编码的异同点，都有哪些结构RoPE的结构RoPE相比于绝对位置编码的优势是什么？为什么外推性更好？为什么RoPE理论上可以无限外推？RoPE为什么可以利用绝对位置和相对位置的优势？介绍RAG项目（基座模型是什么？几b ？全参微调用了多少卡？数据多大？问答对的形式有图片吗？对RAG的理解是什么？为什么要用RAG？BGE模型的结构什么是LoRA？有个两层神经网络，参数1万*一万，低秩...