美团大模型算法实习一面

月度记录1-3月参加字节青训营，真正意义上做了我的第一个项目，这是我后续历程很重要的一个开始4-6月开始投简历笔试面试，并参与了第一次实习，虽然这段实习很草率也很垃圾，但也帮我对实习祛魅了7-9月开始第二段实习，这次公司很好，大平层+友好的文化氛围，可惜选错部门了，没啥含金量（当然我也没干多少正事）10-11月正式参加秋招，显而易见已经来晚了，再加上我的实习一坨，中大厂无缘了，不过还是收获了四份小厂offer，薪资均为8-10k之间12月开始最后一段实习，同时备战春招（当然也考虑转正保底）大事件记录实习自不必说，实习必然是今年一大事件，收获很多，踩坑也很多，不管如何，也非常感谢这几家公司愿意给...

1.八股：DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 在架构上有哪些关键区别？（如 MLA、MoE、GQA、Dense 等）2.八股：Transformer 中因果注意力（Causal Attention）和双向注意力的核心区别是什么？分别适用于什么场景？3.项目：如果 RAG 输出错误，怎么判断是检索错了还是生成错了？有做过归因实验吗？4.项目：Chunk划分策略对 RAG 效果影响大吗？你用过哪些优化方式（如语义分割、滑动窗口等）？5.项目：RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么？6.项目：GraphRAG 如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题？7.项目：为什么 GraphRAG 能实现更精准的结构化召回？关键依赖是什么？8.项目：如果不用图数据库，能实现真正的 GraphRAG 吗？为什么？9.代码题：最长连续递增子序列（LeetCode 674）

时间线：11.29 投递，12.1 简历通过，约面。 12.08一面，答的一坨，估计极大概率已挂，面试时间总计35分钟update: 12.11晚被发感谢信个人反思这两周效率还是不太高，每天有效学习时间6小时左右，背八股 + 刷算法，同时看12306的项目文档，阅读项目代码。期间学到了很多新的东西，但也遗忘了很多八股。现在只能继续边投边面边学了，“沉淀”对于我这种懒人来说是个伪命题，有了面试的压力，心里才有更多的动力去学项目中的业务逻辑和背八股。虽然时常安慰自己不要焦虑，但是接连的面试已挂还是相当打击人的。12月还有一堆乱七八糟的期末考试，后天11号要考编译原理，到现在都没开始预习。明天又约了...

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