腾讯内推 腾讯内推码

📍面试公司：小红书🕐面试时间：2026/04/08 19:00💻面试岗位：NLP/多模态/大模型 实习生❓面试问题：自我介绍；项目经历、实习经历、专业技能除了简历上的，还需要向面试官展示哪些？；学习能力、探索能力、求知的欲望等MCP, SKILL的区别，SKILL为什么能省Token？如何看待Agent，怎么面向业务设计、评估Agent？项目拷打，MMKG-RAG，如何分块，实体和关系的抽取与合并coding，最小方差的子串反问：业务方向：社区生态治理，图文视频的审核和安全评估开发与运营的价值观对齐：基于网信办、用户、公众、运营等各方群体的最大公约数审核标准的自适应与动态变更🙌面试感想...

如题，tl：3.3 投递3.9 一面3.17 二面3.25 三面3.26 hr面4.1 offer给同样面了腾讯的同志们一点参考。说好的字节才是双非友好大厂呢，为什么我简历是投一次锁一次，以后要当节恨子！鹅是人生第一次面试，本来以为要挂几次，没想到流程还算顺利，初面就直接给我过了，我要感谢腾讯，感谢面试官，感谢hr，感谢所有人。真心是体会到了，找日常实习就是七分运气三分实力。鹅的黑卡有点帅

1. 自我介绍2. 项目拷打，重点说训练目标、数据构造和效果闭环3. SFT 的损失函数怎么计算，如果样本长度差异很大要注意什么SFT 本质上还是标准的 next-token prediction，常见就是对目标输出 token 做交叉熵损失。对于指令微调来说，通常不会对整个输入输出序列都算 loss，而是只对 assistant 部分或者需要学习的 target 部分做 mask。这样模型重点学习回答分布，而不是把用户输入再复述一遍。样本长度差异很大时，最需要注意的是 loss 的归一化方式。如果直接对 batch 求和，长样本会天然占更大权重，训练会向长回答风格偏移。更稳的做法通常是按有效...