腾讯大模型算法实习一面 狠狠拷打

给我面没招了,感觉自己好菜
1. 解释LoRA训练方法,以及低秩矩阵更新的原理和优势
2. 有了解传统精排方法吗,比如LTR
3. 有了解Qwen3的embedding和Reranker模型吗,结构和特点是什么
4. 结合项目讲大模型训练的几个阶段的特点和异同
5. 介绍GRPO、PPO、DPO,分别需要几个模型,需要训练的是哪些
6. 重要性采样有哪些方法,比如裁剪、KL散度约束、加权归一
7. 介绍GSPO的优化点,腾讯最近出的SPO系列算法有关注吗
8. 大模型微调过程中,如何避免灾难性遗忘
9. 模型蒸馏在大模型落地中的作用和常用方案
代码部分
1. PyTorch实现GQA(分组查询注意力)
2. 接雨水,要求手写两种方法:暴力法和双指针
3. 经典SQL题:分组统计、排序、条件筛选
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刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结: 27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
哪些公司开暑期实习了?
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