通义多模态大模型一面分享-27实习

50min，过，这一面压力最大，面试官打断次数多。因为我的简历里有科研经历，所以问了很多偏理论和架构的问题，甚至涉及后端和算法。建议准备好自己的科研项目，能用通俗的语言解释清楚复杂的算法概念。介绍项目平台和算法细节请详细解释（算法）引擎因果推断与Transformer模型的差异在哪里时序数据输入输出如何理解上下文算法的优劣势及适用场景在工程项目中遇到的最大挑战如何设计端到端的数据聚合优化方案是否了解前后端优化手段如缓存和并发计算ECharts数据聚合的实现方式前端团队技术栈的看法未来发展方向是前端还是前端+AIJS是单线程的，如果要处理比较重的后台任务或者网络请求，它是怎么弄的？了解浏览器的缓存机制吗浏览器本地存储一般用在哪样的一些场景是否写过Python？了解Python中的协程概念吗如何用Agent模式实现图片定位代码Agent模式的底层实现逻辑无手撕，算法回答得乱七八糟

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.项目拷打3.场景题：如果让你做某种特定风格的文本生成，你会怎么做4.GRPO 和 PPO 的一些八股5.对最近的 openclaw 是否了解6. 手撕：三数之和

继续来分享下最近的面经~1.详细介绍实习工作2.重点讲清楚自己解决的是什么问题3.讲清楚背景、自己负责的问题、以及一步步解决的过程4.讲一下通过这段工作总结了哪些经验5.介绍最终各个指标6.SFT 的 LoRA 和 DPO 的 LoRA 有什么区别7.详细展开实习工作8.设计了哪些实验9.最终选择了哪个方案，为什么10.最终交付是怎么交付的11.聊了一下 RAG无手撕

26硕士校招业务和基模offer求帮选求建议：文心一言算法工程师 vs 高德数据业务中心，怎么选？百度文心后训练方向算法一组，大模型通用场景能力的提升，主要是文本后训练，包括：mid-tran/SFT/RL 数据建设，RL训练、通用专精模型训练等工作，除了（Code、Agent 、DeepSearch以外的），应该参与下一版本发板，11-9，说是团队氛围很好，忙的时候十点，平时比较随意，T4职级。高德数据业务中心大模型应用，动态/poi方向的，新整合的部门，感觉mt人特别好，做智能审核agent方向，类似于风控，负责垂类后训练，早10晚9，mt说很多人接近九点就收拾东西跑路了，周五六点下班。p5。总包差不多，高德感觉氛围好，能直面业务，属于晋升比较快的新部门，但是技术氛围确实没那么强，文心算法一组技术氛围应该没问题，算法一组感觉技术深度也很不错。博主bg挺一般的，论文很杂，也没独立一作a，共一和合作论文比较多。本人其实希望北京卷个三四年跑路南方，百度和高德都没有相关的支持，到时候都得跳槽