百度大模型一面-秋招面经

因为还在走流程，还是改为公司帮选吧，不可说offer帮选不知不觉已经12月了，不得不感慨时间过得好快 ，我秋招面了好多呀，但都不太理想，现在的话只有这三家公司快要走完流程了，应该算是内包那种，我不太了解，薪资方面的话 微众>盒马>亿迅，但相差不太多 现在我主要想考虑这些公司的工作强度，裁不裁应届生，还有风评这些，或者说哪一家有助于我的职业发展，各位大佬方便的话帮忙投投票，thank you～

1.八股：大模型框架了解哪些，介绍下vllm原理2.八股：常用的LLM，讲解DeepSeek R1的训练流程和基本原理。3.八股：讲讲MOE架构和Dense架构差异，在训练和推理方面4.项目：介绍实习项目，项目中有没有做微调？5.项目：DPO，PPO和GRPO的区别6.项目：为什么PPO要用value baseline和GAE？它们如何让训练更稳定？7.项目：为什么GRPO在训练MOE时会出问题？原因是啥，怎么改进策略8.项目：GRPO的KL散度是什么？KL散度中超参数如何设计？9.项目：阐述大模型的幻觉现象及抑制方法。10.代码题：lc300 最长递增子序列

个人看法 上周和这周又相继面了两家小厂，小厂A（北京蓝标，好像是做广告业务的），小厂B（广东某不知名小厂，ssob显示 0-20 人，个人觉得非常不靠谱）。 面下来的感觉很抽象，两场面试均几乎没有问一点八股内容，反而是对简历上的两个水赛问来问去（我寻思这问个鸡毛，这又不是xcpc类算法竞赛，含金量不太高）。项目也不拷打，在介绍项目中亮点的时候，面试官并不深挖细究，估计只是听了拖个时间。关于算法题，A厂倒是出了一道，B厂压根没问。 这番操作下来，ssob上那种0-20人的小厂我都不想再投了。这种不满一百人的小厂我本身就不想去，保不准有大坑。不过面下来也是有收获的，临场状态大为改善，不再像之前那么...

拷打了一个小时😂