阿里巴巴大模型算法岗面经

1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？

很多同学按“时间顺序”写简历，把最近做的（往往是还没做完的毕设）放在第一个，或者把课程大作业放在第一个。大错特错！简历的第一个项目必须是面向这个岗位的王炸。它决定了面试官是问你底层原理还是问你平时有什么爱好。今天聊聊简历里的头牌项目该怎么打造。1️⃣ 选哪个项目做头牌？(Selection)原则：相关性 > 完整度> 技术如果你投算法岗 ：必须放那个你啃过论文、改过模型结构、有指标提升的项目。 证明你有科研能力和 SOTA 复现能力。如果你投后端/工程岗 (C++/Java)：必须放那个涉及到“高并发、多线程、性能优化”的项目，哪怕这个项目只是个大作业，但如果你在里面用了线程池、环...

1️⃣实习介绍2️⃣基本就是顺着简历全在问八股1.Transformer 的结构，有哪些可以学习的参数2.多头自注意力结构，矩阵个数3.ffn结构4.encoded decoder 区别5.一个 decoder block 由几个部分组成6.encoder 的输出，作为什么到 decoder7.为什么 decoder 更适合生成8.decided mask 在推理中有用吗9.Transformers 各个架构的改进（attention/ffn/位置编码）分为：10.GQA MHA MQA 区别11.swiGLU 的改进12.rope 在哪里加入3️⃣然后开始项目，其实也问很多八股：1.用的什么开源 dpo 数据2.为什么没用 qwen-33.全参数微调 7B 需要多少显存4.FP16/BF16 区别5.AdamW 显存计算6.介绍 Flash attention7.介绍 gradient checkpoint8.RougeL 计算方法9.代码：找数组第 k 大元素

每年 秋招（9~12 月）和春招（2~5 月），成千上万的计算机专业学生涌入求职市场。很多同学在求职过程中，会遇到各种 踩坑 问题：简历投递无反馈？笔试、面试总是卡壳？通过技术面却被 HR 卡？拿到 Offer 却发现是坑？这篇文章将详细拆解秋招/春招的全流程，并告诉你如何避坑，帮助你顺利拿到 Dream Offer！1. 求职时间线规划秋招 vs. 春招：有什么区别？规模大（主要针对应届生）小（补录 & 实习转正机会）竞争高，提前批 & 正式批竞争激烈相对较低，但岗位有限招聘企业互联网大厂、金融、国企、独角兽等补录岗位，部分公司有批量招聘求职策略提前准备，重点关注提前批 &a...