推荐算法求日常实习

#实习# #暑期实习# #算法# 叫的出名字的中大厂算法都投了，要么挂了，要么没动静。求推荐还有哪些小厂要算法的😭😭

目前接了某中厂(zyb)核心部门貌似非核心业务的搜索算法offer，还没入职。现在可能会有其他选择，关于大模型的prompt和rag的岗，英te尔这种公司。想问一下大家，这种该怎么考虑啊？背景是：之前有过大模型prompt和rag的小厂实习经验，但技术层面不深入。几乎没接触过系统的搜广推。个人感觉：去做传统搜索，应该会学到东西？想法是：没接触过就想接触接触。。然后大模型如果没机会接触微调的话，只搞prompt和rag是不是有点虚，因为现成的框架和工具已经很多了，感觉技术含量不高，就纯应用。将来秋招继续找算法岗的话，哪个会帮助更大呢？希望大家给点建议，讨论讨论也好哇谢谢u...

最近面试少了， 精力放在工作上。 偶尔面试保持手感即可。 今天这个学习意义比较大就记录一下。面试本身没啥特殊的，就是项目+八股+代码。项目问了我的蚂蚁实习， DeepFM 相关的东西和大模型相关的东西。所以问了一些八股1.DEEPFM 介绍一下（聊了一些）2. 还了解别的推荐的模型吗（不了解）3. LLAMA 和别的模型架构有啥区别？4. Llama 用的是什么 norm 和激活函数（都忘记了，两个都答错了，没复习）5. LLAMA 和 Bert 有啥区别？6.flash attention 了解吗？ 怎么做的计算？还有啥忘记了。 写代码题，最长严格递增子序列。（我只会 On 方 dp， 面试官一直告诉我用贪心+二分降低复杂度， 我感觉他是理解错了， 跟我说的思路我感觉是有问题的。 争论了半天， 还是 On 方写了）反问：不重要面试官人还是很好的，教育了我一顿。。。1. 简历为什么要字节放蚂蚁前面， 会让别人认为你是做开发（字节开发 蚂蚁算法）2. 蚂蚁这个实习还是太虚了， 没什么落地价值。 感觉我推荐也不懂，大模型懂得也没他多。 基座大模型肯定面不上， 但是大模型应用坑很多，有机会。 3. 让我之后一定要多补搜广推的知识， 再结合一些大模型的知识，面一个大模型搜广推不难。4. 一定要改简历， 他看我连用户增长这种边缘都挂简历了，很不理解，一看简历写的很差。。感觉他说的还是非常有道理，简历这块已经好几个面试官说了，只是已经摆烂阶段，就没改。 至于学哪方面知识，还是比较重要的。估计很多同学和我差不多，就是半桶水。 所以可以多学搜广推八股， 找个杂交岗位。

1h20min一个很好的小姐姐面试官1.做过的项目中最有技术挑战的问题2.最近在学什么3.html中引入script脚本的方式有哪些4.模块化的理解5.如何修改组件库的默认样式，如何让一个样式覆盖!imporant6.有些不支持ts的库如何解决报错7.节流和防抖，手写节流8.用过的git指令，git rebase是做什么的，如何回退上一次修改，git reset, git revert9.git merge是以什么顺序合并的10.讲讲cookie11.网络攻击12.mysql和MongoDB的区别13.后端如何防范sql注入14.watch的原理15.vue生命周期16.写一个一键全选的下拉...