发一下问题给大家参考，攒攒人品！首先是对视频生成的论文提问:1论文的创新点在哪里，主要解决的痛点是什么2论文提到的混合数据是怎么生成的，数据量大小如何3用三句话解释一下论文的核心贡献接下来是对多模态检索论文的提问:1详细介绍一下多agent架构，每个agen是什么功能，怎么进行协作2用三句话解释一下论文的核心贡献八股1解释一下绝对位置编码和相对位置编码2解释一下RoPE的具体实现3解释一下梯度消失和梯度爆炸4如何解决梯度消失和梯度爆炸5解释一下grpo和ppo的区别手撕中等题LeetCode33.搜索旋转排序数组(Hot100经典二分题)，完整题目如下:整数数组nums按升序排列，数组中的值互不相同。在传递给函数之前，nums在预先未知的某个下标k(0<=k<nums.length)上进行了旋转，使数组变为nums[k], nums[k+1],..., nums[n-1],nums[0], nums[1],..., nums[k-1] (下标从0开始计数)。给你旋转后的数组nums和一个整数target，如果nums中存在这个目标值target，则返回它的下标，否则返回-1。

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.介绍独立模型具体的工作2.介绍MMCN3.最后采用的结构是怎么样的，如何scaling的;为什么没有用20M的4.tokenmixer工作最大的挑战是什么，为什么提升auc的对业务的帮助不重要代码:给定一个字符串，里面有字母和空格。去掉首尾的空格，中间多余的空格也不需要，然后必须要在原地修改八股提问还了解哪些方法做scaling，介绍onetrans

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1. 项目拷打2. 项目数据量一万多条具体指什么，数据格式3. 为什么选用7B千问基座模型，而不选用更小尺寸的模型？4. LoRA 微调时参数设置（r=16、alpha=32）的依据是什么？5. 项目baseline是什么，如何证明微调有效？6. 模型存在逻辑混乱、重复等问题，回头看可以做哪些改进？7. 数据量仅1万条，模型容易产生幻觉，该如何解决？8. 小模型容易出现复读机现象，有哪些方法可以改善？9. 模型评估采用了哪些方式，人工评估+大模型裁判打分的具体逻辑是什么？10 是否了解RAG，该法律问答项目是否适合使用RAG，为什么？11  介绍KL散度的定义，其衡量的“偏差”具体指什么？

发点面经攒攒人品～1.拷打实习2.后训练和自进化3.逻辑4.穿插一些简单八股5.如果你对这个流程进一步设计优化，你会怎么做6.多agent的设计是怎么样的7.有没出现过多个agent结果的冲突8.你认为未来agent自进化的形式是怎么样的 目前的难点在哪里9.平时怎么用ai的 有什么问题 怎么解决的无手撕

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享拷打项目1.多模态2.信号分析拷打实习，根据实习项目拓展问题1.模型应用场景，优势和短板2.模型训练输入类型3.小样本训练方法4.后端平台设计方案八股介绍几个docker指令手撕代码最大子数组和

牛客你就这么出题吧 下次能不能降低些难度