中邮消费金融面试

走完流程的只有两家，许愿别再泡池子了，把我放出来吧，来个意向吧

你大概是在什么时间节点开始关注秋招岗位的？找工作的要求和期望是怎样的？有对比过其他岗位方向吗，比如前端、算法或者客户端相关之类的？你的服务端学习路径是怎样的？你一般通过哪些维度来判断是否要进入一家企业实习，即如何选择实习岗位？你的某家实习公司主要开展什么业务？哪一家企业的实习安排和工作节奏让你更适应？你如何平衡实习、课程学习以及专利、论文发表等事务？你是怎样平衡社团、比赛和编程类挑战这几者之间的关系的？在做服务端开发项目的过程中，你对自己在开发层面一般有怎样的要求？你算是学校里比较“卷”的同学吗？对于后面的技术发展方向，你更希望进行技术深耕，还是往团队管理或项目全盘管理方向发展？在技术开发过程...

1、介绍自己的中厂实习。2、追问实习业务的上下游，以及交付标准、测试集怎么构成:3、追问为什么这个业务要引入大模型，大模型解决了什么问题。4、大模型sft解决不了业务问题吗?为什么还要引入强化学习。强化学习主要解决业务中的什么问题。5、讲一下PPO和GRPO的原理和区别6、如何理解强化学习中熵的概念，如何保证训练过程中熵保持在较高的水平。7、强化学习中调参的经验8、强化学习中on policy和off policy有什么区别?grpo是on policy的吗?如何实习真正的on policy强化学习。9、多模态大模型的训练过程有什么不同?10、多模态大模型的vision encoder一般使用vit的第几层输出?11、mlp和Q-former两个模态融合模块的优劣?12、手撕二叉树层序遍历

1.详细说一下dns解析它是怎么解析的，过程咋样2.Transformer你给我讲讲它底层原理，讲一下它为啥能替代RNN，我们知道Transformer架构已经很成熟了，但你觉得它的Self-Attention机制在多模态对齐上会不会存在瓶颈？有没有实际场景里注意力权重完全偏掉的情况3.说下LoRA的原理吧，LoRA是不是只能在Linear层插？你有没有了解过为什么不能插在LayerNorm之后？这会对训练稳定性造成什么影响4.你刚才提到用过QLoRA，那你能具体说说QLoRA是怎么降低资源成本的吗？常见的量化方式有哪些，QLoRA为什么选的是NF4和FP16这组组合，而不是别的组合？你能说说NF4 的分布拟合逻辑吗5.我们做了一些multi-query attention优化，但发现decoder延迟还是高，你觉得是哪里的瓶颈vLLM 本身的KV cache 是不是反而是负担7. Embedding模型和Rerank模型分别是怎么处理文本语料的？用场景举一下例子8.看你做过RAG，讲讲从数据清洗到检索服务上线这整个链路是怎么搭的，你是怎么做chunk切分的10.你觉得当前RAG的最大瓶颈在哪？你做过哪些改进来提升 Recall11.你们在训练xx领域大模型的时候，SFT 数据怎么构造12.看你做过LoRA微调，那你是怎么选rank值的？合并adapter权重的时候有没有遇到梯度爆炸13.我看你这个特长里面也有写过使用这个模型部署是吧你也做过相关模型部署的工作，那咱们能简要的说一下，我们部署的参数量模型部署的参数量，然后还有它对应的硬件之间的需求关系，比如说我每个参数量的模型所需要的算力需求大概是什么？先给出一个题吧，我们部署一个MOE架构的千分三的235b的一个模型，他所需要的算力大概是多少？14. 比如rag知识库搭建就是比如说我们在搭建这个知识库的时候，需要对这个知识库的文件文档进行动态更新了，那么你之前是用的是全量嵌入还是增量处理？如果是用增量的话，那么怎么来避免新旧文档的文单的分布不一致导致的这种检索偏差的问题15.你那个机械臂的那个动作态这一块融合的这一块，然后你那个具体的数据是怎么进行一个融合的，然后这个对比协议是怎么做的16.在做多模态融合的时候，有没有做过过视觉跟文本之间的对齐任务，怎么做的