快手 hr面后

1. 构建的新数据集引起其他领域能力下来应该怎么办2. 介绍transformer结构3. 了解clip/blip吗4. QwenVL和InternVL区别5. lora训练相比全参数训练效果如何，为何要用Lora训练6. 全参数训练占显存主要在什么地方7. 降低显存占用的方法：分布式训练8. 对于大模型落地某个具体任务，优化有哪些方向9. 多模态大模型训练时是只训LLM部分还是和vit图像编码模块一起训练10. python里面做大批图像的预处理是多线程还是多进程做11. 有哪些降低KV cache的技术代码1. 一个有序字符串列表，其中插入了稀疏的空字符串，现给定一个新字符串，以O(logn)查询到字符串索引，没有则返回-12. 实现多头注意力机制（torch或者numpy）3. 堆排序过程

体验最好的一集，全程像打怪闯关，层层推进，整体偏基础。C++：1.int取值范围？2^32 + 1 = ?（int情况下）2.空类占几个字节？class A{ int a, char b} 占几个字节？3.析构函数为什么最好是虚函数？5.虚析构函数调用的过程（其实问的是虚函数实现多态的原理）6.Base * a= nullptr; a可以调用虚函数吗？a可以调用成员函数吗？那a直接调用成员函数肯定会有问题，什么情况下有问题？7.C++中，在main函数执行的代码有哪些？那全局变量的初始化顺序是怎么样的？排序：8.什么是稳定/不稳定排序?9.假如要对100个玩家，按照等级排序，那么希望调用一次排...

某司 一面经典八股轰炸最后一个问题：能接受提前实习吗？（当时以为是发校招offer让提前去实习而已二面针对实习经历，项目，算法做考察，反问得知是给实习offer!然后看最后有没有机会转正，遂发文惊醒各位秋招同志因为投的比较晚，也没几个面试机会，但是针对最近的一些面试也要发表一些自己的看法巧妙的风险转移可能很多朋友都知道风险这个词，如果接触过一些市场交易，就知道控制风险是指定没错的一件事，而公司在这个秋招阶段发实习offer就是为了把风险完全转移给各位秋招同志，是的，你没听错，就是完全把风险转移给你！！！无处可去的窘境可能你觉得，现在这个阶段我没几个面试，将来还不一定能找到新公司呢，既然有了这样一个机会，为什么不先提前去试试呢？万一有机会呢。我想说的是，秋招&春招，对于普通人来说绝不是一朝一夕的事情，我们要做的就是拉长战线，而不是委曲求全，你现在因为一时的笔面连挂，挫折烂了，去选择某家看似是给你机会的企业实习，首先你要考虑你实习期间，还能不能兼顾即将毕业的论文压力&秋招春招压力（除非你想allin这家企业，装睡的人叫不醒|不担心就业问题的当我没说）。而这些隐性的风险是你一定要考虑在内的，万一实习最后没通过，又面临错过春秋招的窘境，谁来替你兜底？最后不做鸡汤总结，各位自己走好自己的路，不要太在意外界嘈杂的声音即可。ps：这个公司面试官人还是可以的，看起来工作强度也不大，可惜就是这个提前发实习offer机制问题，注定无缘啊。

我反思啥，谁爱反思谁反思