暑期实习

研二，即将进入3月转正实习高峰期中望软件，工业软件C++日常实习offer小红书存储开发日常实习，一面结束，在等推进。个人意愿存储后端岗位，感觉工业软件的实习对后续求职帮助不大，是拒绝中望软件的offer等小红书还是直接接受去了再说呢

只面了半个小时，感觉被速挂了。📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、数据库了解吗； 3、模糊查询关键字； 4、模糊查询占位符； 5、连表查询左连接格式； 6、左连接具体出了个关系型的题目； 7、数据库索引的数据结构； 8、命中索引（不会，投降了）； 9、连表查询，top5消费； 10、linux指令； 11、k8s指令； 12、对pod进行扩容如何扩容； 13、3次握手、4次挥手； 14、如果3次挥手会怎样； 15、有参与什么工程性的代码工作吗； 16、做了什么； 17、口撕算法：字符串取第n个元素有什么方法； 字符串去重；...

以下内容非常适合0基础学AI，就业方向是AI产品经理的同学学习从入门到精通，我为你规划了完整的初级阶段学习路线1. Andrej Karpathy的油管科普作入门非常合适。一共两期比较值得精看：《Deep dive into LLMs like ChatGPT》《Intro to Large Language Models》这两个看下来对0基础的人来讲，足够对大模型这东西有个大概的框架了。不会让你入门即入土。3个小时的视频，啃下来我保证你收获颇丰。2. 书籍推荐两本，一本“这就是ChatGPT”Wolfram写的，0基础入门阶段就能看懂。还有一本《大模型算法》余昌叶的，工具书，非常贴业务，基本囊括面试热重点。3. 🍠和某站经常刷到一个号叫“林木”的。他的内容我觉得特别贴近职场，他的和AI相关内容非常贴近大多数互联网的业务。他自己本身也是面试官，所以给到的一些AI面试会考察的东西应该算是可靠的。适合整理思路，包括规范自己平时业务的一些方向。4. 吴恩达主理的网站deeplearning.ai的基本所有AI课程，机器学习，深度学习，NLP等有时间都可以看。很多不是他本人讲的，我觉得也很好，思路很清晰。觉得学起来慢的，有一个技巧，你可以把课程大纲全喂给gpt，让他解释给你听提速，但是可靠性需自检。5. 最后就是加餐AI播客了，油管或者apple podcast都有：干货向：Anthropic，IBM Technology。行业大佬访谈类：Lenny’s Podcast, Y-combinator, Dwarkesh 投资类：Training Data, Unsupervised learning.路径：先用书和卡帕西的视频作兴趣入门，再用林木的内容或者其他国内大厂博主的内容（⚠️注意甄别）去记录互联网对AI PM的要求，然后用教材（deeplearning.ai）对每一个要求进单点突破。按结果导向去学。比如AI PM重要考察的一个点是Rag相关知识，那么就去网上看Rag的教材，最好这个知识渠道是有一定专业从业者背书的，或者直接一些大学的教材。

1．实习拷打2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．平常训练或者微调 LLM 或者VLM，有什么感受6. 专家划分子空间是区分不同任务但有时候并不能取得理想的效果这是为什么7. 概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率8. 场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延