快手录用评估

团子一面完秒约二面二面面试官很专业 但是全程没有八股没有手撕几乎没有项目相关的问题 一直在聊aicoding 后面又聊了20多分钟对职业的看法 很奇妙的一次面试经历 像是技术交流会一样 面试官人也很好给了我很多建议希望能加入团子😭😭

先说下个人情况：快手toc核心业务客户端实习了7个月，最近各种原因决定离职，裸辞找下一段实习，心态很炸坐标杭州，有没有杭州这边大厂来捞捞的，体感感觉这个点hc很少，投了小红书美团还有杭州tk毫无动静，tk遇到不靠谱hr给🔒了一周最后问我转不转ios，气笑了这周面试情况：虾皮供应链安卓开发：周三一面 ，周五通知二面oppo相机安卓开发：周五一面，周五下午通知被qq客户端捞了算是意外之喜许愿下周约了momenta，滴滴，qq一面

看了大家不少面经，我也发发面经攒人品✉️投递：3.18💬面试：一面 3.23 二面 3.25 三面 4.3 HR面 4.13📝offer：4.21🎙️我的感受：我由于测评不高，面到HR面的时候非常的焦虑，很怕因为测评给我挂了我投的淘天全挂了，可能就是因为测评不行吧总体下来阿里的面试官还是挺尊重的，拷打的很详细bg：双九，一段小厂对口实习面试主要内容狠狠拷打简历，实习内容，问的非常详细，会问到你负责了什么，用了多少张卡，学习率怎么样，训练了多久，用了多少数据，数据是怎么准备的，显存占用怎么样场景题：如果我目前有一个数字人的模型，我想训练成只生成一个人的，可以怎么做你看过什么别的 SOTA 模型的 ref image 注入方式，有什么优劣八股：如何判断模型是否收敛如果训练的时候梯度消失或者爆炸，你怎么解决如何系统判断是否训练完成，特别是在视频生成模型中有哪些常见的蒸馏方法LoRA 微调的原理DiT 的框架流程，如何时间注入，讲一讲 AdaLN讲一下 flow Matching，原理，优势现在为什么大家都用 RMSNorm 而不是 LayerNormAdam 和 AdamW 的原理，有什么改进手撕：1. 二叉树的右视图2. 非 hot 100，滑动窗口3. 扎破所有气球的最少箭数暑期实习还是太折磨了，我面了好多场，一直在泡池子。。。腾讯二面给我泡了13天然后挂，米哈游一面挂，快手简历挂。。。看到身边同学都拿到offer了，那是一个焦虑啊，本来都想转日常了。最后总算是有一个结果了

周五十二点二面的，周天中午变成下面这样，想问下各位大佬这什么情况？要发邮件问问吗？二面面试官说的是两轮技术面+一轮hr面