26届3dv校招记录

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。

百度笔试有无收到的友友

给我面没招了，感觉自己好菜，发点面经攒攒人品1、 PPO 与 GRPO 的区别，分别介绍他们的优势与缺点2、 DPO 对齐训练的曲线是怎么样的，正例的概率会提升嘛3、 Deepseek -R1里面不仅推理能力很好，而且文采能力也很好，这个是个开放问题，如何让模型的文采能力也很好呢4、 DPO 如何解决回答过长的问题，除了正则5、开放问题：为什么现在大家都在关注于大模型的推理能力 reasoning6、对于一个 base model 如何增强大模型的 reasoning 能力7、模型选型时是否做定性定量对比ab test，客观数据验证文心性能不好了吗8、 DPO 除了长度问题还有其他的问题嘛，与问题2对应， reward hacking ？都没有奖励模型了

和正式员工的话主要我离职之后就没怎么联系了，但实习生不一样，跟我同一届的可以问问秋招情况，顺便获取下面试经验，避雷一些公司。