个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经一面 2024/3/28 上午10:30-11:10自我介绍介绍了快手推荐实习推荐的全链路过程介绍了NeurIPS的论文介绍了本科做的一个App你对AIGC和LLM了解哪些？说了一下自学的东西你对AGI怎么看？你觉得照目前趋势发展下去，能达到AGI吗？结合人类意识还有人脑答了一波你有做过大模型的预训练过程啥的吗？有没有上手过？说一下Transformer中的attention具体原理，以及为什么这么做说一下LLM训练的整体过程介绍一下RLHF介绍一下DDPM的原理了解NLP的大致发展流程吗你是经常用torch吧，说一下你最近遇到的一个bug以及如何处理的说一...

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经一面 2024/3/15 晚上15:00-16:00先自我介绍，大概1分钟论文，介绍大致创新点，和之前的研究有什么区别论文中用了什么数据集？如何对模型进行评估？数据集是自己处理的还是什么深挖快手推荐算法实习主要负责人什么业务，以及推荐链路中的什么阶段思路是mentor提供的还是自己想的，有和其他人进行对接吗？xgboost是如何进行操作的？具体原理？图存储Hive之类的问题，最终上线以及取得的效果如何？问了一些Transformer的问题：手写自注意力，手写多头注意力，除以根号下dk的作用Transformer的encoder，从输入到输出的具体过程多头注意...

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经一面/技术面 2024/3/20 下午15:00-16:00一面是电话面你对大模型有什么了解？简单说了大致的流程，预训练、有监督微调，RLHF之类的说一下RLHF的具体流程给了一个场景：如果现在给你一个预训练模型，然后场景是要帮助小学生做数学题，你会如何从头到尾来做这件事？大概提了数据收集，清洗，然后有监督微调，思维链分解过程之类的东西，还有幻觉问题你刚刚提到了幻觉问题，请问你知道有哪些缓解幻觉问题的思路吗？（结合之前写的基金本子回答了一波）你刚刚提到了思维链，大概说一下流程说一下NIPS那篇论文，中间问了大概十多个问题写代码，以为会是LeetCode那种，...

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经一面/技术面 2024/3/13 晚上19:00-19:50先自我介绍，大概1分钟对大模型有什么看法和认识？说一个你比较熟悉的预训练大模型的结构和训练方式，我说了BERT介绍NeurIPS论文，中间穿插着一些提问，以往的模型怎么做的，输入输出，如何评估？数据集规模如何？介绍ICDM论文，中间穿插着一些提问，两篇论文大概花了半小时进行讲解介绍快手实习，主要做了些什么，中间问了XGBoost的原理，没回答上来。。。题外话，问我的CSDN和公众号等等是如何经营的算法题：搜索旋转排序数组(二分) + 岛屿数量(BFS)反问环节：美团大模型实习一般干些什么二面/技术面...

个人背景可以看上一篇腾讯面经一面/技术面 2024/3/27 上午10:30-11:30面试官先自我介绍，介绍了主要的业务，负责美团外卖App首页的外卖商家推荐等自我介绍，大概1分钟详细问了之前快手实习的过程，期间问了一些问题你觉得在用GNN做推荐时，哪些因素比较重要？介绍了NeurIPS论文算法题：二叉搜索子树的最大键值和问以后三年内的打算一面几乎没问八股，快手实习和论文讨论完就已经40分钟了，留了20分钟做题二面/技术面 2024/3/29 下午16:30-17:00上来直接让介绍快手的推荐实习主要干了些什么你觉得有什么出彩的地方？图神经网络做推荐有啥优势？你进来后具体想做什么？LLM和推...

个人背景学校情况：211本中九硕，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习，算是转行成功论文情况：2A1B均为一作，其中1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已发表，另有1A刊在投；除此之外，还有一篇A会撰写中实习情况：一段快手推荐算法日常实习奖学金情况：本硕均拿了国家奖学金竞赛情况：菜鸡一枚一面/技术面 2024/3/28 晚上19:00-20:00自我介绍让讲两个拿手的东西，第一个介绍了NeurIPS那篇论文中间穿插着问了10多个问题，包括具体原理，数据集规模，下游任务等第二讲了快手的实习，主要干了些什么，中间穿插着10来个问题，面试官显然也了解GNN，因此这两部分耽误...