求大佬指点

C9本硕科班，实验室不放实习，但是由于有个项目合作，去一家国企实习过一段时间，干的是传统深度学习，相关的项目还算比较完整，还有一个小的nlp实习，无论文，没接触过开发，明年毕业，秋招all in 算法能找到年总包20w偏上的工作吗😰主要感觉深度学习算法hc都不多，大模型自己又没搞过投学历厂保底或者国企能稳吗

文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/普通LRU算法LRU = Least Recently Used（最近最少使用）：也就是末尾淘汰法，新数据从链表头部加入，释放空间时从末尾淘汰数据。当要访问某个页时，如果不在Buffer Pool中，需要把该页加载到缓冲池。并且把该缓冲页对应的控制块作为节点添加到LRU链表的头部。当要访问某个页时，如果在Buffer Pool中，则直接把该页对应的控制块移动到LRU链表的头部。当需要释放空间时，直接从末尾淘汰。普通LRU算法的优缺点优点：所有最近使用的数据都在链表表头，最近未使用的数据都在链表表尾，保证热数据能最快被获...

主包的bg普通，有两段实习 + 一篇CCFB，主要是生成类算法百度：Timeline：8.5一面 --> 8.11二面 --> 8.13三面 --> 8.20Hr通知面试通过，等排序三面一共手撕了三道，只记得其中两道了：1. 最小会议室数量（贪心）2. 不同路径（动态规划）其实百度的面试时间卡的很死，都在一个小时内，所以没聊太多，我觉得就是二面围绕我的一个实习项目让我从头介绍到尾中间结合场景问了一些八股，例如：1. 在这个模型中你注意力机制的Q K V分别由谁提供？2. 不同的Tokens之间如何拼接？还是用一个特殊的tokens进行分割？快StarTimeline：8.18一面 --> 8.27 挂快手的面试官很专业，以下是部分提问：1. Flow Matching与扩散模型（DDPM）的区别？架构上有区别吗？2. DiT预测的噪声实际上是什么？如果只是符合高斯噪声的分布那rand_like一个噪声也符合高斯分布3. 如何去做一个AR+DiT的一个架构？还有其他的公司流程后续可能新开帖子...

看国企笔面试都很晚，到十月十一月才开始如果大厂和国企一起找的话，是不是大概率会出现，大厂开奖了，国企还没确定消息这样如果先签了大厂，后面再拿到国企offer，岂不是要交违约金了