双9秋招求助

第一家：教育行业。后端研发(AI 多模态)问实习比较多。llm的微调部署这些没问，主要是项目实现。Transformer八股。但是后面说进公司要学Java第二家：游戏数据公司。AI应用开发。也是问实习内容，同样没问llm的微调部署，主要是项目实现。后来问面试反馈，说我做的太底层，他们想招聘偏应用的。第三家：车企。大模型算法。偏应用但是主要问八股。lora、MoE这种内容很多，根本记不下来。而且这几次面试我投的都是同一份简历，但是面试问的问题差的很多。最近几个月准备时间也不短，但是越准备要学的东西越多了。。。

GRPO（Group Relative Policy Optimization）虽然最初是为强化学习中的reasoning任务（如需要多步决策、逻辑推理的任务）设计的，但其核心思想——通过组内策略的相对比较来优化策略——也可以应用于非reasoning任务（如简单的控制任务、分类任务甚至生成任务）。以下是具体的分析和建议：首先我们看下GRPO的关键创新点是：✅组内相对比较（Group Relative）：将策略分成若干组（group），在组内比较不同策略的表现，而非绝对优化单个策略。✅相对策略梯度：通过组内策略的相对优势（relative advantage）计算梯度，降低方差并提升稳定性。这种思想本质上是一种基于比较的优化方法，与任务是否需要“reasoning”无直接关系，因此可以迁移到非reasoning任务中。🤔那么有哪些非Reasoning任务的适用场景呢？（1）简单控制任务（如机器人控制）问题：传统PPO可能因稀疏奖励或高方差导致训练不稳定。GRPO改进：将不同控制策略分组（例如不同参数化的控制器），在组内比较它们的表现，选择相对更优的策略更新。示例：机械臂抓取任务中，组内可以包含不同的抓取轨迹策略，通过相对优势选择更稳定的策略。（2）生成任务（如文本/图像生成）问题：生成模型的策略优化通常依赖对抗训练（GAN）或最大似然，容易陷入模式崩溃。GRPO改进：将生成器分成多个组（例如不同初始化或架构的子生成器），通过组内生成样本的质量相对比较优化策略。示例：在文本生成中，组内比较不同生成策略的流畅性、多样性等指标。（3）分类/回归任务问题：传统监督学习直接优化损失函数，可能对噪声敏感。GRPO改进：将模型的不同参数化版本（如不同dropout、超参数）分组，通过组内相对性能（如验证集准确率）更新模型。示例：图像分类中，组内比较不同数据增强策略的效果。✴️总结GRPO可以用于非reasoning任务，但需重新设计组的划分方式和相对比较的指标。其核心优势在于通过组内相对优化降低方差，适合奖励稀疏或需要多策略并行的场景。如果任务本身已有高效优化方法（如标准的监督学习），GRPO可能不会带来显著提升。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

📍面试公司：元戎（凉经）复盘❓面试问题：一面：1、手撕m*n的矩阵从左上到右下（只许右、下），路径数量。dfs/dp✔重排链表 ✔2、拷打项目multi-agent的协作mcp工具怎么搭建agent响应速度多少怎么agent优化响应速度介绍langchainmcp工具的响应怎么优化的二面：1、拷打项目多智能体框架选型原因多agent协作流程负责上下文的agent崩了咋整，怎么维护可靠性响应速度多少，怎么优化agent并发流量、跟踪调用链路这个项目花了多久讲讲大模型部署流程怎么接触的milvus卡尔曼滤波应用场景与原理怎么接触的TensorTR/ONNX，讲讲你的使用流程2、手撕场景：多线程（...

刚实习一周，因为刚来，很多东西都要问同事（前辈），很多问题也是前辈帮我们操作解决的。中午吃饭回来 跟我同一个组的实习生，给组长买了一瓶水，但是我没有送😞 。是不是不懂人情世故啊。我基本在大学都是独来独往，但是跟同学的关系都还不错，主要是我不太擅长交流，不爱说话。我希望的是 我不打扰别人，别人也不要打扰我的那种状态（透明人）😭