滴滴vs百度 智驾offer选择

✅一面 1.针对简历上的实习提问。2.kl散度和交叉熵的关系3.LoRA介绍，和全参sft怎么选择？小模型的sft和大模型的LoRA效果对比会是怎么样的？sft数据集如何构建？4.介绍AUC，AUC表达的是什么？5.recall重要的场景下，如果recall很高，precision很低怎么办？6.precision和recall都是什么，不同场景下precision和recall如何关注？哪个更重要？7.手撕-实现shuffle函数。✅二面1.实习项目介绍和提问。2.对一份数据在某个场景下进行分类/识别/检测，用大模型有什么方法可以做？3.如何对AIGC的文本进行评估？4.幻觉如何解决？真实性如何评估？5.RAG过程中索引可以做哪些优化？6.kl散度表示的是什么。7.反思机制是什么做的？为什么要用反思？8.ppo中kl散度的作用。9.手撕kmeans。10.实现一个简单的mlp，从csv读取数据。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

滴滴后端一二面面经一面40min纯技术面，面试官很友好，时不时会对你微笑，然后点头表示肯定，答对了还会说说得对。挑选一个你最想介绍的项目介绍一下，没有深挖。八股盛宴：C++、C、数据结构、数据库。总结就是不是简单的问你什么是虚函数，然后你说个虚指针，虚函数表就完事了。还会问你空指针可以调用类的方法吗？调用虚函数或者非静态成员变量的非虚函数为什么会崩溃？在什么阶段？大概就是这个意思，所以需要对每个方向的知识点有很深的理解，或者说实际开发中切实的应用过才能答得出来。二面25min个人感觉是目前为止碰到的最让人不解的面试官，全程皱着眉头，问的问题我没理解清楚也不会过多解释，直接默认我不会，然后说那我...

百度医药 #面试第一次经历了四面，岗位是医药那边的一个绩效核算岗位，需要用到excel和sql，第一次面试是直属领导，第二面是部门老大，第三面是项目院长，第四面是线下的一个上机实验前几面主要问你的过往简历和个人态度和发展的问题，比如你身上的三个优点呀，你之前最厉害的一个项目呀，最后笔试是 加权计算成绩并且排名，第二个是分段计算年终奖，第三个是给你看 300 多行的一个 SQL 让你讲述一下计算了什么面试感受还行，题目也不算难，可能我太紧张了，题目都看岔劈了用了更复杂的排名，整体感觉自己的状态有点糟糕，可能对自己的技术没信心吧，毕竟一个多月没有上手练过了，看来以后还是要每天保持手感，工作的时候写 SQL 写的想吐，还是要多练手感，不然自己就心虚，不说了真的是当头一棒，估计 offer 跑了[笑哭R]

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