1．首先是自我介绍和过项目，面试官还一起探讨项目用到的方法，可行性之类的2．介绍一下 CLIP3．了解 LoRA 吗， LoRA 微调的原理是什么4．了解哪些多模态大模型，简要介绍几个5.BLIP的三个损失函数分别是什么，数据是怎样清洗的6.BLIP2相对于 BLIP 有哪些改进，BLIP3又有哪些改进7.Qwen- VL 的三个训练流程分别是什么，有什么作用8．视觉编码器和 LLM 连接时，使用BLIP2中 Q - Former 那种复杂的 Adaptor 好还是 LLaVA 中简单的 MLP 好，说说各自的优缺点9．代码：实现多头自注意力一面比较常规，几乎都是八股问题，只要了解常见的多模态大模型都问题不大，主要还是要理解各个模型设计的动机是什么，这也是面试最喜欢考察的

华为 ai agent开发是干嘛的，后端吗？目前收到offer了，请问下大佬

今天学校突然宣布以后每天都要查寝，还检查学生出入校园情况。 是每天！每天！每天！在宿舍定点手机定位查寝！ 除此之外还有每天拍宿舍集团指定动作合照！虽然不知道具体实施会不会这么严格，但多少会影响后面找实习的顺畅程度了🥲。本来之前都不怎么管的，可以直接润， 以后看来是不行了😔。在这里为明年的日常实习祈祷一下 '͜'

1.自我介绍与项目反问2.你都读过哪些关于多模态的技术报告3.为什么现在大模型能处理动辄一两万 token 的长序列信息？4.qwen2.5和qwen3之间有什么区别你了解吗？5.序列长短不一，会浪费计算资源，怎么解决这个问题呢？6.qwen2.5- omni 个qwen3- omni 的区别和不同？7.你关于大模型理解的看法。8.代码：编辑距离onehot1009.代码：二叉树从内存中的读取📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。