整体的沟通不是很顺畅，面试官一直在纠结项目背景，我说是技术预研，他一直问有没有业务背景自驾的强化学习和llm的不太一样他们是传统的RL，也不是多模态问了一些项目，面试官好像不太懂问了我几个问题GRPO的优化目标？KL散度的作用，为什么要KL散度？为什么有些论文移除了KL散度？这样会不会灾难性遗忘？GRPO比PPO的优势，我说移除了reward model，以及去掉了value model。但是面试官不是很满意，说这不是GRPO主要的改进。工作比较flexible考了一个leetcode.162（把这题理解为爬坡，当num[mid] <num[mid+1] 说明是往右的一个上坡，left=...

（语义通信方向）想在明年积累一段实习，在纠结未来就业方向， ai agent开发工程师 (ai infra感觉能力不够？) /搜推广算法 /大模型开发工程师 / 后端开发工程师 ，这几个选项中想去偏ai方向的，想问下会存在卡本科/单九 以及对口顶刊的情况吗？之前只了解算法岗条件比较严苛，不太清楚ai/大模型这边的开发岗门槛如何？可以冲吗？感谢各位前辈！#####

timeline：9.30 一面，2小时后通知通过10.10 二面，第二天通知通过10.21 三面，2小时后通过10.22 hr面，电话十分钟问了下offer情况，然后走offer审批10.27 收到意向一面1. 算法题： 1. 312. 戳气球 2. 多头自注意力2. 八股： 1. transformer为什么要除以根号dk 2. pre norm和post norm分别适用于哪些场景？3. 实习相关 1. 为什么不用tranformer decoder做序列生成 2. 用户侧和广告侧用到了哪些特征？ 3. 如果考虑用户历史行为序列，如何加入做特征交叉 4. 如何做可导sample 5. 两...

之前有一个小厂实习，国庆后开始找，开始根本没有约面，唯一一个腾讯还是wxg，上来拷打了一顿，算法速度不够，下去几天怒刷几遍hot100。后续侥幸通过百度和蚂蚁。时间线百度一面 11-10二面 11-13无hr面，二面第二天hr准备发offer，由于蚂蚁过了，就推了。蚂蚁一面 11-10二面 11-11hr面 11-13发意向 11-17体检 11-18offer 11-19准备入职 11-24