多模态大模型实习offer

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...

1．首先是自我介绍和过项目，面试官还一起探讨项目用到的方法，可行性之类的2．介绍一下 CLIP3．了解 LoRA 吗， LoRA 微调的原理是什么4．了解哪些多模态大模型，简要介绍几个5.BLIP的三个损失函数分别是什么，数据是怎样清洗的6.BLIP2相对于 BLIP 有哪些改进，BLIP3又有哪些改进7.Qwen- VL 的三个训练流程分别是什么，有什么作用8．视觉编码器和 LLM 连接时，使用BLIP2中 Q - Former 那种复杂的 Adaptor 好还是 LLaVA 中简单的 MLP 好，说说各自的优缺点9．代码：实现多头自注意力一面比较常规，几乎都是八股问题，只要了解常见的多模态大模型都问题不大，主要还是要理解各个模型设计的动机是什么，这也是面试最喜欢考察的

2025 年，我成功入职了四家公司进入实习，每家公司第一天入职体验且听我娓娓道来。我入职的第一家公司是北京中企云链，入职第一天的体验，满是通勤的疲惫 —— 从学校到公司，单程就要坐两小时地铁。这家公司设有五天试用期，入职首日，我分配到电脑（Mac系统的，第一次接触，不熟悉），就被分配了一个企业级项目的任务：要求在这个项目的基础上，实现前后端分离的增删改查功能。可这个项目采用的是全新框架，再加上这是我的第一份实习，几乎没什么实战经验，我只能对着需求和代码一点点摸索。更让人手足无措的是，试用期里没有 mentor 指导，所有问题都得靠自己硬磕。好不容易熬到下班时间，却被告知要等同事们开完会，才能过...

真的没绷住，小心眼这块，这就破防了也是没绷住🤣