大佬来救救搜广推大模型简历

双2 读研方向主要是做深度学习没有论文 可以投算法吗？比如大模型或搜广推?现在刷题还来得及嘛。还是说算法基本没希望，快点去开发啦，跪求大佬指点，我到底适合什么岗[哭惹R]

本人27届的。我最近才开始准备算法岗位相关的东西，之前一直在跟着老师做（科研），和大模型无关，现在想找多模态大模型的算法实习（两篇论文都和多模态相关），但是做简历的时候很迷茫有几个问题：论文内容要不要详细些，还是放到项目里面去，这两篇论文都不涉及大模型项目经历基本为0，我要找什么项目，比如多模态的对话加上微调可以吗最后面那个实习经历要不要放，这个算是一个学校的群体实习或者说是一种课程，而且时间有点久，很多东西忘记了

1.Prompt是如何生成的，优化目标是什么，任务是什么？2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法？3.介绍一下 beam search原理，与直接sample的区别？4.搜索准确性不高你怎么排查？5.召回、排序哪个阶段最可能出问题？6.在简历项目中，你用到Bert，你能不能介绍一下 BERT和GPT的训练方式(预训练任务训练细节)的区别？7.你在项目中做过哪些相关性优化？有没有量化结果？8.生成式搜索能否保证 top-1 的准确性？怎么提高？9.agent 服务高可用、稳健性是怎么保证的？10.生成式排序你了解吗？11.如何构造排序模型训练数据？如何解决正负样本不均？

一面：项目细节略 实习细节略自我介绍那个 Redis 跟数据库里面的一致性是怎么保障这种。那 Redis 里面除了 zset 还有哪些数据结构？像 zset 的话，它底层数据结构是怎么实现的？你觉得跳表有什么优点吗？那你觉得它有不足吗？刚才说了这么多优点。诶，那为什么 b 加树？刚才提到 b 加树的话，为什么听上去？听你的意思应该是更加适合于磁盘IO，对吧嗯？对的，这个原因是什么诶，刚才你提到其实他叶子的节点会有一个链表，是吧？这个设计的原因是什么？这个向量数据库你觉得跟普通数据库相比的话，它主要是解决什么问题？RAG是怎么做分段的。MCP 是有接触过吗？诶，你觉得我们发散一点，你觉得 MCP...