字节大模型算法实习一面 45min

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.项目提问2.聚类怎么实现?3.层次聚类和DBSCAN有什么区别?你用了什么停止准则?4.解释TD35.为什么不用PPO而用TD3?6.TD3为啥输出的是确定性策略，里面的actor不也是概率的吗?7.大模型里的RL了解过吗?8.相对和绝对位置编码有哪些?相对位置编码的优势?9.能外推的相对位置编码有什么?10.Normalization有哪些?11.NLP任务里为什么用LN不用BN?12.BN适用于哪里?为什么?Python基础:1.运算符是干嘛的2.kwargs和*args什么区别3.Print(*args)输出什么4.进程，线程，协程5.Async6.@是什么?pytorch里具体怎么实现的?7.装饰器的原理手撕:最长公共子数组，用O(n)方法实现(可以看出面试官想挂我

ai算法实习生2026.03.04，下午14:00，一面，线上，1h左右，都开摄像头了1.自我介绍2.多策略微调这个项目是什么类型的？在 910B3 服务器上微调Qwen-3-8B 模型，使用全量微调、lora 微调和 freeze 微调三个策略做对比，是自己为了学习模型微调自主开展的项目。3.这个项目最终成果和目的是什么？目的是提升模型在中文语义理解方面的能力，最终用中文逻辑推理、中文语理解、知识相关三个数据集完成了测试。4.可以举例说一下中文语言理解的实现过程吗？选用中文逻辑推理、中文语理解、知识方面的三个数据集，基于Qwen-3-8B 模型用三种微调策略训练后，用这三个数据集对模型进行中...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～项目细节拷打八股1.大模型了解多少，强化学习了解什么2.DPO的全称是什么，公式是什么，直接体现在哪里3.与PPO对比归一化方法• 常用的归一化方法有哪些• 讲讲RMSNormAUC• auc的定义• 从样本里随机去掉一些负样本，Auc怎么变优化器• 讲一讲常用的优化器• sgd是什么，Adam相对于sgd改进了什么位置编码• 正余弦位置编码的公式手撕• 计算逆序对数量• 多头自注意力

1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...