百度大模型算法实习一面 30min

发点面经攒攒人品～
1.coding agent能力
2.实习处理文本数据还是数值型数据
3.文本分析竞赛经历 jieba分词 Lda模型
4.如何对超长 多段结构复杂的agent日志数据根据代码任务类型进行分类打标签 生产代码/教学代码/测试运维代码
5.thinking input output 工具调用 执行效率等等六个维度来搭建一套可对比可量化的指标体系
6.Embedding模型
7.大模型/小模型训练经验
8.预训练数据处理流程
9.小模型训练特点
10.如果对于一个教学级代码想要打标签如何进行
11.何采取比较通俗的语言说服质检或者数据部的人接受你的指标或者标签分级
12.当日志量比较大的情况下采取什么样的统计学方法能够以尽量少的样本使得不丢失过多信息
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2026年招聘最多的就是AI工程师，面试问的最多的也是“AI相关”； 91% 的公司用 AI 筛简历，85% 的简历都提到了 AI。但问题是：大部分人写的 AI 能力，机器看了没用，人看了也没用。 来看看你的简历在哪个段位👇： 青铜段位：列工具名（0分）  技能：熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney  这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历，30 份都这么写。工具名不是能力，使用场景才是。 白银段位：写了使用场景（60分）  使用 Claude API 进行代码 Review，辅助日常开发  比青铜好一点，至少知道用在哪了。但还是没有说...
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