快手一面泡池子

拼多多日常实习 大模型算法一面分享发点面经攒攒人品～1.Pretrain 和 SFT 分别解决什么问题？2.Transformer 的基本结构怎么理解？3.多模态模型的大致结构是什么？最容易踩坑的点通常在哪里？4.SFT 数据如何更贴近业务：如何避免过度模板化？如何做基础的 train / test 去重来避免评测失真？5.对齐（ RLHF / DPO 等）整体思路是什么：为什么需要偏好对／奖励信号？6.玩过 Openclaw 吗？了解其的记忆机制吗？7.如果检索返回了很多相关的内容，如何选择最相关的？8.了解 embeding 吗？9.了解过 spec-drivening 的 code agent 吗？10.了解上下文压缩机制吗？11.为什么压缩前 70%？最开始的几轮对话明确需求不是很重要吗？拼多多内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=vSypT8yAuQ 内推码：vSypT8yAuQ

无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...

假期里看一眼流程，还以为起码在放假期间不会被挂。前前后后失败很多次了。腾讯三次二面挂，网易一次二面挂，想放弃了。

想和大家认真聊一句： 实习写在简历上的经历，到底该真实到什么程度，又该不该适当包装？ 我自己的看法是：真实是底色，包装是表达。 大部分实习生刚进公司，其实很难独立扛下大项目，日常更多是协助、执行、打杂、学习。 如果完全照实写“整理文件、录入数据、复印跑腿”，简历看起来就很没竞争力。 所以所谓的“包装”，更像是把不起眼的小事，提炼出价值： 把“整理表格”，写成“负责业务数据汇总与核对，保障部门日常工作高效推进” 把“帮忙对接信息”，写成“参与跨部门沟通，协助推进项目节点落地” 把“简单执行”，写成“熟悉业务全流程，积累实操经验” 这不是造假，而是学会用专业的语言，总结自己真正做过的事。 有一分经...