27暑期之蚂蚁大模型算法一面

发一下问题给大家参考,攒攒人品!
1. 实习拷打
2. 依次聊项目
蚂蚁一上来就直接让你完整介绍整个项目,从需求出发如何拆解的,如何选架构,如何选技术,这里面自己又做了什么。偏向于场景题问答风格。
1. 当时大家都在做RL,为什么我们还在SFT
2. 这里面最大的问题是什么,有什么困难?
3. 你觉得还有其他亮点可以说说吗?
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04-22 16:17
已编辑
电子科技大学 算法工程师
看了大家不少面经,我也发发面经攒人品✉️投递:3.18💬面试:一面 3.23 二面 3.25 三面 4.3 HR面 4.13📝offer:4.21🎙️我的感受:我由于测评不高,面到HR面的时候非常的焦虑,很怕因为测评给我挂了我投的淘天全挂了,可能就是因为测评不行吧总体下来阿里的面试官还是挺尊重的,拷打的很详细bg:双九,一段小厂对口实习面试主要内容狠狠拷打简历,实习内容,问的非常详细,会问到你负责了什么,用了多少张卡,学习率怎么样,训练了多久,用了多少数据,数据是怎么准备的,显存占用怎么样场景题:如果我目前有一个数字人的模型,我想训练成只生成一个人的,可以怎么做你看过什么别的 SOTA 模型的 ref image 注入方式,有什么优劣八股:如何判断模型是否收敛如果训练的时候梯度消失或者爆炸,你怎么解决如何系统判断是否训练完成,特别是在视频生成模型中有哪些常见的蒸馏方法LoRA 微调的原理DiT 的框架流程,如何时间注入,讲一讲 AdaLN讲一下 flow Matching,原理,优势现在为什么大家都用 RMSNorm 而不是 LayerNormAdam 和 AdamW 的原理,有什么改进手撕:1. 二叉树的右视图2. 非 hot 100,滑动窗口3. 扎破所有气球的最少箭数暑期实习还是太折磨了,我面了好多场,一直在泡池子。。。腾讯二面给我泡了13天然后挂,米哈游一面挂,快手简历挂。。。看到身边同学都拿到offer了,那是一个焦虑啊,本来都想转日常了。最后总算是有一个结果了
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