米哈游内推！！！！！！

算法面经：📌【一面】基础八股 + RAG深挖八股：介绍几种Attention（MHA，MQA，GQA）的区别八股：分别讲一下Dense模型和MoE模型以及二者的区别八股：讲一下MoE的路由机制是如何做的？项目：介绍RAG项目，讲一下RAG项目的亮点项目：如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？项目：讲一下BM25算法原理项目：是否做过意图识别？如果要做意图识别，可以怎么实现？项目：微调项目是如何模型选型项目：如何做微调的？直接用 PEFT 库，还是用LLama Factory做的？项目：讲一下DPO, PPO, GRPO的原理和区别，写一下DPO loss函数代码题：lc15 三数之和【二面】...

我只学了点评和外卖，9月开学前想实习一段只想找个小厂，BOSS打招呼都不回，实习僧被拒了很多，投了100份左右，到底该怎么找实习啊。还想问问大家我现在是该做一个ai项目（怕来不及找实习），还是继续背八股投呢，因为觉得进不了大厂算法没怎么刷，没招了求简历修改意见

就是一个普通二本学院，我这还能找到工作吗，有什么建议吗。哎。真心建议，嘲笑也能接受，哥哥们

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...