武汉腾讯云智面试

一面(9.18)大概50min,面试官巨好,不会的地方说你没有实习,可以原谅,这个没关系等等(面试官开摄像头)
1、目前是在实习还是在校,有实习过吗,如果面试过了之后可以实习吗?
2、平时有什么兴趣爱好?
3、大概代码量;移动端用什么做的(H5)?
4、介绍一下这个项目大概有什么功能?
5、支付有对接吗?
6、说说你这个订单系统用了一个什么样的映射模型(mybatis-plus)?底层的技术实现--如浏览菜品、添加进入购物车、下单、创建订单用了哪些中间件(mysqol、redis)
7、论文拷打
八股:
1、TCP协议和UDP协议的区别,和应用场景(更具体一点);
2、http和https的区别?
3、进程和线程的区别?
4、进程如何实现数据通信,多个进程之间如何实现数据通信?线程如何实现线程通信,多个线程之前如何实现线程通信?
5、线程和进程启动之后,资源是如何分配的?
数据库:
6、MYSQL用的存储引擎?
7、InnoDB和MyISAM的区别?
应用场景题
8、如果让你设计一个数据库(外卖系统类似的那种),保持各方面的性能较高,设计数据库的时候需要注意哪些事项,采取这些措施后能优化这些数据库的使用?
具体举例?
9、项目开发的过程中注意哪些防止网络攻击的手段?
智力题:
1、100个球,有一个球的质量不一样,给一个称,如何称出球的质量?(8次)
2、有十个人,然后一百多个金块,要求大家拿到的金块尽可能平均,如何分配?

反问,部门业务
建议:
1、应用方面有些缺乏,最好自己做一些项目的实际实现,实现的时候把每一个涉及到的知识点,mysql和redis等找相关的书籍去学习;
保持学习

面试评价:
基础不错,线程有点欠缺;
应用块很缺乏;
算法--不够敏捷,有思路,没有找到最优答案,不算优秀,但是相对其他同学是突出的。

二面(9.21)
一言难尽,一面面完就发烧,然后首阳了,面试时正在刀片嗓....
面试官没开摄像头,面试感觉不好,也没记录.....手撕也没撕出来....然后没消息了,果然挂了
全部评论
请问智力题的第二题大家是怎么解的?
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发布于 2023-10-25 23:44 马来西亚
在哪里看的面试评价
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发布于 2023-11-22 23:28 湖北

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一、面试问题A. 项目经历与业务理解1. 实习1. 先介绍一下你的这段实习经历。2. 听起来你的工作主要集中在数据/样本构建上,是吗?3. 你这里写了 VQG 和 VQA 一致性评估,这里的“一致性评估”是什么意思?4. 所以你的意思是,让大模型先生成问题,再生成答案,然后看问题和答案是否对得上,是吗?5. 所以最后是不是回答不一致的样本,就说明它比较难?6. 这个项目过程中,你有做过哪些模型方面的工作?2. LLM-as-a-Judge 项目7. 研究生阶段你还有一个 LLM-as-a-Judge 的项目,能大概介绍一下吗?8. 你最后这个总分好不好,是通过一个下游任务来验证的吗?9. 如果我理解得对,就是你打分之后选 Top 20% 的数据去微调,再和随机选 20% 做对比,是这个意思吗?10. 这个事情听起来很像样本选择,甚至有点像强化学习,你有从这个方向考虑过吗?B. 强化学习基础11. 你对强化学习了解吗?系统地学习过一些强化学习的方法吗?12. on-policy 和 off-policy 分别是什么意思?13. importance sampling 是什么?14. DPO 和 PPO 是什么关系?它们有什么区别?C. LoRA / 参数高效微调(这里因为我简历写了一个LoRA所以面试官追着来杀)15. 你在项目里用 BLIP-2 做了 LoRA 微调。LoRA 为什么可以省显存?16. 你虽然加的是一个低秩小矩阵,但不管多小,参数总归是增加了。那为什么在参数增加的情况下,LoRA 反而还能省显存?17. 推理的时候呢?推理阶段用 LoRA 和不用 LoRA,有什么区别?效率上有什么影响?D. 多模态模型 / VLM1. BLIP-2 相关(因为LLM-as-a-Judge里面提到了这个细节)18. 你为什么选择 BLIP-2 做微调?选择 BLIP-2 的考虑是什么?19. BLIP-2 相对于 BLIP 有什么改进?2. VLM 路线理解20. 你对 VLM 这条线还有哪些了解?之前有关注过哪些相关工作?21. Qwen VL 了解吗?22. 相比于 LLaVA,Qwen-VL 有哪些不一样的地方?你有没有了解过?E. Transformer / 大模型基础23. Position Encoding 是什么?有哪些分类?24. 旋转位置编码、绝对位置编码,是直接加到 token embedding 上的吗?25. 相对位置编码呢?比如 RPE 这种,它一般是加到哪里?26. decoder 里面 causal attention 是怎么实现的?F. 手撕:最长不重复子串二、反问1. 部门目前主要负责的业务内容是什么?团队主要在做哪些事情?部门整体是做风控的,负责平台上的各类风险问题。大的方向包括内容风险,比如违规图片、违规文本;也包括用户层面的欺诈、作弊等风险。具体到他们团队,主要做几类事情:一类是机器作弊流量和攻击检测,比如爬虫、自动化攻击、人工获取数据等;一类是人机验证相关能力,比如真人检测、验证码等还有一类是识别图片、文本里隐藏得很深的网址,并判断这些网址的风险,这些网址往往会把用户引到站外赌博、色情等高风险网站。2. 这个岗位平时更 focus 哪些算法领域?更希望候选人掌握哪些知识、算法方向和工程经验?首先还是需要有大模型基础,对大模型的一些基础概念和原理要比较了解。其次,像他们做隐藏网址识别这类任务,如果输入是图片、图文、视频,本质上就是一个 VLM 问题,所以也会希望候选人具备多模态/VLM 方面的理解。还有一块是 Agent,因为他们现在也在探索用 Agent 节省人力、提高效果,所以这方面也有需求。至于为什么会追问 RL,是因为 Agent 往底层看,算法基础还是会和 RL 有关系,所以他们对这方面也是有期待的。3. 这个部门属于哪个业务?是抖音还是 TikTok 相关?会和哪些部门合作?这个部门属于 Data,可以理解成字节的中台部门。风控相关的很多需求会收在他们这里,所以也可以把他们理解成风控中台。抖音和 TikTok 两边的风控中台需求都会提到他们这里,也就是说他们同时支持抖音和 TikTok 这两边的业务。4. 这份实习是日常还是暑期?HC 情况大概怎么样?转正 HC 的情况面试官自己也不太确定,目前应该还没有完全定下来,这块后续可以再和 HR 沟通。实习本身要求至少三个月,团队会更希望实习时间长一点,因为前期熟悉业务和环境本身就要花不少时间,太短的话不利于真正做出产出。5. 团队里做的内容主要是业务算法 / pipeline 搭建,还是也会有研究课题、论文产出的可能?整体还是更偏业务,不太支持以论文为导向的事情。但也不是说让实习生直接上来扛复杂业务指标。通常的做法是从复杂业务问题里,抽取出一个相对独立、偏技术、带一些探索性的点,让同学在这个方向上做出产出。所以更偏“从业务中抽技术问题来做”,而不是纯学术研究。6. 为什么字节有些组会支持论文或者研究产出,但你们组看起来不太支持?是岗位性质不一样吗?这个团队是要为业务结果负责的,所以判断标准首先是对业务有没有帮助。面试官比较直接地表达了他的看法:很多论文并不能真正解决业务问题,甚至会被视为“水论文”。他们并不是完全排斥研究,而是强调如果某个具体业务问题确实值得研究、也确实需要前沿技术去解决,那么可以研究;但最终目标仍然应该是服务业务、能落到线上,而不是为了论文本身去做。7. 这轮面试之后,我大概多久能知道结果?正常情况下大概三天之内会有结果,但最终还是要看后续 HR 推流程的节奏陪一张昨天下午在教室拍的一角夕阳
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