24应届算法求捞！985+TOP2不卷

大语言模型（LLM）从2017年论文算起，已有8年，而整个人工智能（AI）应用领域，也不过半个世纪。每一个阶段（十年）都会有淘汰的言论，可事实上，AI大多数是在反补软件的智能化。说到底，他还只是个工具，生活中任何可编码的工作，都可以用它来完成。企业所要的不是要一个工具，而是一个能做事的人，能把现在的AIGC应用带入生产。所以，AI会淘汰的，只有不会用AI的人

时间线： 8.30 一面9.5 二面9.9 三面9.10 HR电话简单聊了下感觉猿辅导的进度还挺快的，国庆一过完发了意向，前面三轮技术面的很多细节有些记不清楚了，总结下来主要有以下吧：agent与react这两种范式的有什么区别？什么时候该用谁？RAG怎么构建索引的？上下文超出模型分析窗口怎么办？长短期记忆怎么构建的？如何解决模型幻觉问题？大模型的底层了解多少？logprobs怎么用？langchain使用过程中遇到过哪些坑？如何构建agent的评测系统？对agent进行准召率的计算口径怎么设置的？用llm作为评估器的话，这种用概率模型评估概率模型，怎么确保评测的可靠性和稳定性？提示词调优有什么优化思路？手撕已经忘记了，反正都是leetcode上面的原题。

一面 1.Bert原理2.LLM中常用的激活函数有什么3.Attention有哪几种位置编码有哪几种4.有个圆的半径是1计算圆内任意一个点到圆心的距离的均值5.每包干脆面里有一张英雄卡 已知英雄卡共有108种，平均买多少包干脆面可以集齐所有卡手撕:课程表二面1.为什么现在mlp的激活函数都用relu 为什么不用sigmoid/Tanh ?2.怎么能把序关系学得更好3.AUC 、回归类AUC 物理含义和计算方式4.Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别5.Prenorm和postnorm是什么区别手撕:最长有效括号三面1.如何在加入特征以前就判断特征的加入是否会提效2.两个重复的特征输入给模型会比只输入一个好么从数学角度具体分析3.样本类别的不均衡会导致模型学不好少数类样本要怎么去解决呢4.你的模型最重要的特征是什么 你怎么分析出来的

正式面试 28min1 自我介绍2 有遇到过卡点经历吗？是怎么解决的？追问：（前面提到的某个复盘问题）我看你们前期不是有解决过吗，为什么这个问题会是出现了？3 你觉得之前经历里的项目，如果再让你复盘？你会如何复盘？并做出哪些优化？4 有没有全程跟进过的项目经历？聊聊你在里面的case，做出了哪些贡献？5 有了解过B站的商业化内容吗？你是怎么看的？追问1 ：对B站广告位的感知，讲讲看法？追问2：如何平衡商业化与内容的矛盾？6 前面看好像都是电商行业实习，为什么想转商业化呢？反问环节1.JD上的工作内容已大致了解，但是具体工作场景、对接团队和日常工作内容能否请您再展开介绍一下？2.如果实习时长和业务理解达到一定要求，实习生是否有独立负责项目子模块的机会？