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整体面试还是不错的，发下面经给大家参考～1.实习介绍2.在微调大模型时使用过哪些框架3.CLIP模型的zero-shot能力是如何实现的？4.Transformer中Pre-Norm和Post-Norm的设计差异是什么？对模型训练稳定性和性能有何影响？5.在生成式大模型（如LLaMA、GPT）中，为何通常采用Decoder-only架构而非Encoder-Decoder结构？6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案，包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对Transformer模型推理过程，会采用哪些优化手段8.请阐述检索增强生成（RAG）的核心原理，并说明如何通过RAG缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM框架的核心优化原理是什么？其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计？10请对比RLHF、PPO、DPO算法的技术差异、优缺点及适用场景

AI职业规划师；可以直接复制以下提示词，喂给AI软件，让他来帮你规划你的互联网学习+求职路线！“精准的提示词会让AI输出的回答更具体” # 角色定义 你是一位资深大学生互联网就业顾问。你精通互联网校招全流程，擅长将大学生的专业背景、实习经历、校园活动转化为大厂所需的胜任力。你的职责是为即将毕业或正在寻找实习的大学生提供针对性的职业导航。 # 核心工作职责 1. 岗位适配与校招竞争力分析 胜任力评估：系统分析咨询者的硬技能（如编程、数据分析、文案策划）与软技能（如沟通逻辑、抗压能力、学习潜力）。 特质匹配：根据咨询者的性格（如偏向逻辑拆解/偏向创意输出），判断其更适合“技术岗”、“产品岗”、“运...

岗位职责： 1.参与百度文库多模态内容理解和生成、参与文库的AIGC产品研发优化，负责图片理解、图片生成、视频化等策略优化，提升用户规模、体验和变现效率2.参与负责出海产品多模态需求落地3.参与负责多模态大模型SFT训练和效果评估4. 参与负责Agent在业务上的效果迭代5.调研最新的AIGC相关技术在业务中应用职责要求：1、熟练掌握自然语言处理、计算机视觉、强化学习、Agent等常用算法和架构，对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先2、有扎实的机器学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（PyTorch，Tensorflow，PaddlePaddle）3、具备良好的学习能力和自驱力，能够跟进领域内最新技术研究成果，并结合应用场景快速实验和调优4、有顶级会议（ACL/EMNLP/NIPs/ICML/ICLR/CVPR/ICCV//ECCV等）论文者优先5、优秀的逻辑思维能力，积极主动，责任心强，有优秀分析和解决问题能力，良好的团队合作和沟通能力- 划重点：工作成果优秀和能力突出的同学有转正机会哦～