美团秋招

离开深圳的最后一天，希望美团二面可以通过🥺🥺——————————0928 更新，终于过了

一面（主要结合实习和项目）：1. 目前了解到的序列建模工作有哪些。2. 对比学习的原理。3. InfoNCE的温度系数有什么作用。4. 手撕题 删除链表倒数第n个数。5. 过往kaggle比赛选一个讲一下。6. 实习中遇到过最大的挑战是啥，是怎么解决的。二面 （主要结合实习）1. 针对实习深挖，需要提供一些可能的进一步的改进方案2. kaggle里有一个大模型项目，讲述一下是怎么做的，有什么创新点。3. 手撕题 返回数组第k大得数，nlogn就行，但不能调用sort。hr 面1. 主要对过往经历做了一些提问，不涉及技术。 整体面试很轻松，没有压力面，手撕题也比较简单。所以有点难以确定会不会最后...

一  面 1.自我介绍，问实习和论文2.目前大模型模型结构都有哪些3.什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型?4.prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点5.刚刚提到 MLA ，那 MLA 是怎么对 KV Cache 做优化的6.说一说大模型后训练的流程7.Qwen是怎么做长度外推的8.在 PPO 中，如何防止模型在微调数据集以外的问题上泛化能力下降？如何防止模型收敛到单一类型的高奖励回答9.代码：25.K个一组翻转链表二  面1.自我介绍和讲论文讲实习，多模态大模型是否有接触?落地案例?2.介绍一下 Qwen布的这几版模型，都做了哪些贡献，包括数据、模型和训练3.DeepSeek 有了解吗， DeepSeek 用到的 MLA 注意力是怎么做的？它可以直接用 RoPE 吗？为什么不能，它做了哪些优化4.了解大模型的解码策略吗，简要说一说吧5.现有一个能力较弱的多模态模型和一个能力较强的文本模型（如 DeepSeek-R1），如何结合两者的能力来回答与多模态相关的问题？6.代码：199．二叉树的右视图7.反问环节📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

从5月7号入职到现在已经过了一周啦，记录一下最真实的感受…… 公司的伙食还是很不错的，每天餐补38元，早中晚各8-15-15，每天下午还有固定的下午茶，随机刷新糕点饮品甚至还有KFC。 午休时间也很完美，十二点到十四点（包括吃饭时间），应该算行业内中上水平了。虽然一周会有那么几天要上班到晚上八点半，但好像又没有觉得抗拒。 在这里每天都能学到很多很多在学校中接触不到的知识，能直接接触一线开发环境，在项目中将知识结合实践，对于我这个双非本实习生来说还算是很有价值的。组内同事跟导师也非常友好，虽然我没什么开发经验有时会问一些很低级的问题，写代码时也偶尔犯一些低级错误。今天15号是前公司发工资的日子，...