怎么都来找我了，我也没在牛客投过简历啊，我看有消息还以为有人点赞或者收藏我的帖子了，结果是公司找人的啊。之前咋没发现，有老哥知道是啥情况吗？

问问牛友们，北京，小公司，算法岗实习，早10晚七，一天250高了还是低了。引流，阿里，腾讯，商汤，华为，字节，比亚迪，拼多多，小红书，滴滴。

面试官挺好，我太弱了。面完说重复性的工作我会做吗，可恶。还有二面，让我多看看yolov5到yolov8。还有cv比较新的模型。transformer等等。先自我介绍，说了resnet，原来是没人做了，难怪面这么多都没人理我。做了一个去重的编程题，一个dp的编程题，不太会。讲了无数遍的项目，只是比较熟悉，但是还是太简单了。估计下一轮就嘎了。下面需要看的：resnet最新发展。yolov5到yolov8。点云最新的配准算法。简单的dp算法（dp还是比较难的，实习生用不太着）。

被拷打了。问了点云，发现我根本不懂。基本上g了。又问了我做过哪些cv方面的内容，除了图像分类和点云还有yolo，实在没做过啥。问点云常见的配准算法，不知道。问yolo最新的几个版本，也不知道。再一次感受到了自己的不足。口述编程题是最长不重复子串，咋感觉面试官想挂人的时候就用这题。可能是简单常见，答完好下班。后面我就问了现在大模型这么厉害，小公司何去何从，然后他都一一解答了。说很多领域也不需要大模型。而且大模型也不是没办法用。买卡的钱还是出的起的。然后问cv现在能干啥，他说安防可以。就结束了。

前一天面试官开会没来，约了今天。给我道歉来着。太客气了。问了Text-cnn项目，数据是啥，怎么划分训练集数据集，标签是啥，有没有用更好的模型。没有。80%效果应该不算好。是的。那现在药改进算法，你怎么做。一是重新设计loss函数，给数据量少的类别增加权重。二是用transformer去做。transformer，比cnn做文本分类的优势在哪？长距离，并行。没有先验的结构。自注意力计算过程，公式是啥。答上来了。复杂度，模型结构记得吗。忘了，让我推复杂度来着，我说O(n^2)，n是qkv的数量。面试官纠正说是O(d*n^2)，d是然后是编程，两数之和，我非常稳定的又没想出来好的算法，直接写了个暴...

哥们有实习了，虽然公司不大，但是离学校不远，工资也还行，是做cv的。毕竟是第一份实习，已经很不错了。北京的冬天依然很冷，但是都会过去的。分享几张图牛客居然吞图，我这也不是什么色图啊，没懂。

公司很小，只有一面，过了。是在智联找的，感觉要求没boss那么离谱。整体来说，面试官人不错，好多我不会的也说没事，实习生嘛（我真的哭了，这才是对实习生的要求嘛TT。我不会大模型，没用过transformer，也没有论文，没做过拿得出手的项目。但我也不是找工作，只是日常实习啊，要求我会这会那的，互联网你够了TT。）开头第一句话：你这简历上写的都比较简单啊。我内心就已经一万匹马在奔腾了。不过可能小公司确实没啥人去，开头就问我实习时间怎么样，导师同意不，各种东西。我直接说导师放养。可能这就是我最大的优势了，时间多，闲人一个TT。先自我介绍。问了我好几次为什么做CV，现在大模型这么火，cv市场不活跃。...

面了七八个，过了一个，结果HR失联了。已经累了，北京的冬天真冷啊。

问了两个项目。问用过transformer没，哥们确实没用过。后面抓着点云配准一直问，问了得有30min，非得问我点云配准是干嘛用的，问了4、5遍，我说就是融合车端和路端的点云数据，让车辆更好的感知周围环境，实现无人驾驶与定位。看得出来面试官对此很感兴趣，无奈我不能提供更多的知识给他TT。正经厂商都会要求写代码。写了个最长的无重复子串长度。没写好，花了一点时间，加上有点紧张，脑子不好使，瞎写了个hash。看面试官一脸凝重，哥们我已经想摆烂了。不过摆烂就摆烂，题我还是硬着头皮写出来了，还主动说出了我的代码不足之处。后面想起来应该用双指针做（好像也不对），面试官好像急着下班，就没让我写了TT。道爷...

听hr说能过简历的就没多少，还以为有希望了。不过面试的时候确实给自己挖了坑，实习的那篇论文就没说好，没想到问那么细TT。面了大概50min，基本上简历上的都问了。面的时候自我感觉还行，以为能过来着。总结一下：简历上的东西可以少，简单，但是必须很熟，不能卡壳。写代码的时候，可能只给一个用例，不过有些边界条件还是要考虑周全，不是只过那一个用例就行了，我写的时候没想太多，后来面完才想明白好像代码逻辑还是有点问题。其它的就没啥了。看来人家是宁缺毋滥，没人也不招我TT。我只是找个实习而已啊，又不是正式工，求求来个大厂把我收了，中厂也行啊。ps:完美世界的那个虽然过了，不过后续我联系hr不回我了，不晓得啥...

挺可惜的。问了一个项目。接着问了transformer的自注意力，QKV没答对。g了。面试官说他们是做大模型的，要求还是比较高。ps:狂学自注意力！自注意力里面的Q：查询的内容K: 商品的索引，关键字V: 商品的内容，attention才是注意力，即权重。Q和K得到相似度。Q和K为何不能用一个？答：打破对称性。如：我是一个男孩”这句话，男孩对修饰我的重要性应该要高于我修饰男孩的重要性。

鼎鼎大名的ai公司。说实话没想着能过，主打一个体验。在牛客面的，我还以为要写代码，结果没有。看了我的简历，没想到就问了我实习复现的两篇论文。实习时间，一周几天，几个月。问了啥是点云配准。根据框架图复述论文内容。问了：数据是咋样的，咋处理的，输入输出是啥，评估指标是啥。最后问我想学到啥。（可能是想看实习生有没有干劲）一面随便问了一下。个人表达能力不太行，加上事先没有看复现的两篇论文TT，面试官对我的印象分应该比较低。总结：简历还是要精简一些，面试的岗位还是要更明确一些，要么nlp和cv。面试官问你的时候，其实就是给你展示自己的机会，不要抱着考试的心态，而是扬长避短，说你的能耐。这一点很重要。然后...

一个给游戏NPC开发对话的实习岗位，好像还挺有意思。面试官人很好，不过我nlp方面的东西做的很少，还停留在RNN上面TT。他也没问啥，问了我了不了解GPT和BERT这些的底层原理，有没有看过相关论文。（怎么公司现在也要看论文了，离谱啊！）不了解就没问了。没给我啥压力。看这个面试官的精神状态，这公司应该还行，应该不卷。面的很快，几分钟就结束了TT。GPT底层原理：先了解一下prompt：https://www.bilibili.com/video/BV1Ug411N7KD/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/399295895 prompt（提示），是为了解决大模型过大，...

一个用diffusion做生物分子的公司，就在新中关。感觉医疗领域更多的是图像分割和生成。时隔8个月，面试的时候还是战战兢兢，不过心态好多了。一面是技术面，二面是主管。先说结论，一面没过。14：00，很准时。面试官看着很累，满脸的疲惫，还有黑眼圈。先自我介绍了一下，发现我都是做的简单的图像分类。又问了一些resnet和transformer的内容，发现我也不太熟悉。问了VIT。问图像太大的话应该怎么办？（这其实就是vit的缺点，一个解决方案是进行局部自注意力，而不是全局自注意力）除了resnet和VIT还有啥模型可以分类？不知道。我说之前毕设用过VAE，于是问了KL散度，问了用VAE做了啥。我...