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前天有个同学发消息问我：  “学长，我投了快 40 家公司，面试就 4 个，还全挂了。现在 4 月底，是不是已经没机会了？”  说实话，每年到这个时间点，都是大家最焦虑的时候。看着别的同学都收到 offer，自己越面越慌，心态快崩了。 今天这篇就是给还“没上岸”的同学准备的急救包。不讲大道理，只讲接下来两周你能具体做什么。 如果你是下面这几种情况之一，这篇就是给你写的：  ✅ 投了 30+ 公司，约面不到 5 个 ✅ 面试总有 1-2 轮，但最后都挂 ✅ 感觉自己是“备胎”，面试官说“等通知”就没下文了 ✅ 眼看 5 月就要入职，offer 还没着落  记住一个数据：截至 4 月底，实际拿到暑...

SHEIN商品运营实习面试问题：1.自我介绍2.你在做这些事的标准是什么呢，如何进行一个优化？3.在你进行产品优化后，会去对比相关的数据吗？比如说优化后的数据情况？4.当时为什么选择这个渠道投放？或者说你认为在这个过程里销量提升的成功的重点因素是有哪些？5.看了你2个实习岗位跨度相对较大，想了解一下你对这2个岗位的心得是怎样的？6.问一下你的MBTI是什么？大家有什么不会的问题也可以打在评论区，知无不言

简直是夯爆了！！！1.实习项目相关问题2.详细介绍一下你做过的智能客服系统。3.你们这套系统主要的应用场景大概是怎么样的？能举个例子介绍一下。4.什么情况下需要用到你的那个 expert 相关技术？5.整套系统的主要难点是在于什么地方？6.中间的 Planner，它的规划机制是怎么样的？比如它底层需要调用哪些工具？是不是需要多轮规划？中间的一些详细设计是怎么设计的？7.你们怎么去评估客服对客户的输出是好还是坏？8.搜索功能是怎么实现的？9.你在中间起到的主要作用是什么？你做出了什么改进？10.你这个迭代的过程中，有 ground truth 吗？比如每一个 query 实际上最终最相关的商品是有哪些？11.你中间做了一些什么样的技术迭代？最终体现在人工评估指标上有什么样的提升？有做过对比吗？12.这个人工评估的指标是怎么设计的？最后它的指标结果怎么样？13.这个指标结果是内部人工评估的，还是线上的结果？14.中间优化的过程中，你们用的是一个什么样的模型？15.你的那个 expert 模型，怎么去训练的？样本从哪里来？16.导购场景的数据是真实的用户跟人工客服对话的场景数据吗？17.训练的样本量大概是多大？18.1000 条样本就足够训练你的这个模型了吗？19.你对比过训练之前跟训练之后，同样的问题模型学习后的能力提升大概有多少？20.你能做到比原始蒸馏出来的模型效果还强吗？21.训这个 8B 的模型用的是多大显存的？什么显卡？八股1.正常来说，1B 的模型在没有做任何量化的情况下，原始 FP 格式存储大概要占到多少显存？2.不考虑梯度的情况，单纯只考虑 Inference，把参数加载到显存里面大概要占多少显存？3.平时有用过一些量化加速的方法吗？4.常用的量化手段比如 INT4、INT8、BF，它们之间怎么做到加速的？你有了解过吗？5.FP 跟 BF 之间的区别，你了解吗？6.FP 和 BF 底层实现的区别主要在哪个地方？7.正常的 MP32 在底层数据存储上，小数是怎么表示的？手撕：有连续的 N 个正整数，随机抽出一个（不拿头尾），将其他数乱序放入 N-1 大小的数组中，找出被取出的数。要求时间复杂度 O (N)，空间复杂度 O (1)。