美团校招大模型开发算法一面

1.实习介绍
2.实习有转正吗？
3.材料项目介绍，有流程化吗
4.前后端的实现
5.如何做的模型评测
6.训练数据和测试数据是怎么构造的
7.有遇到训练过程中的bad case数据吗
8.如果单卡放不下模型如何做模型并行
9.有了解其他参数微调方式吗？
10.GRPO算法了解吗，优势如何计算
11.transformer的解码器
12.解码器的输出形状，如何做自回归过程
13.进程和线程的区别，线城池有了解吗
14.c++和Python中的深拷贝和浅拷贝的区别
15.倾向做AI应用开发还是支持大模型部门
16.手撕:删除链表倒数第二个节点
反问:
组里大模型开发主要是什么方向（支持大模型部门）
组里多少人（7，8个）

全部评论

推荐最新楼层

01-01 11:51

上海交通大学算法工程师

为什么Transformer用LayerNorm？

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

查看1道真题和解析

点赞评论收藏

01-02 21:51

已编辑

华中师范大学人工智能

想走大模型应用开发，需要补Java吗？

主包27届，目前在做大模型应用开发实习目前工作之余在补大模型相关的一些知识以及刷力扣了解到大模型应用开发这个岗本身还是偏后端的所以在考虑要不要把Java补上，但时间有点紧有点犹豫想听听各位大佬的意见🙏如果不补，纯Python的话，就业面会不会很窄

点赞评论收藏

2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发