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1.项目拷打。2.未曝光出去的样本作为负样本有做过实验吗？3.为什么要进行多目标联合建模，解决了什么问题。4.为什么不单独预测 cvr , ctr 的引入为 cvr 带来了什么信息。5.如果出现跷跷板问题怎么解决？6.知道 PLE 原理吗？7.分层召回的结构是什么？8.介绍 groupembedding 。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.项目拷打谈谈传统搜索算法和 RAG 的理解2.为什么大模型结合 RAG 会出现 AI 幻觉的现象？3.介绍一下 MHA4.了解 MHA 的变体吗？5.了解 KV 缓存吗6.介绍一下 self attention 吧7.了解 PE 优化吗8.了解 dpo 和 PPO 吗9.了解 ReAct 架构吗10.如果你有一个待优化的模型和一堆 query ，你怎么利用 PPO 来优化模型？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.自我介绍2.项目细节深度追问3.最长递增子序列的变种题型4. 二叉树公共祖先问题5.对其他特征交叉类模型的了解程度6.Wide&Deep模型的原理与应用场景7. DeepFM模型的结构设计与核心优势8. LHUC的技术原理及实际业务价值9.算法手写题：N皇后问题求解10. 反问环节📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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【一面】 1．介绍种 Attention ( MHA , MQA , GQA )的区别2．分别讲一下 Dense 模型和 MoE 模型以及二者的区别3．讲一下 MoE 的路由机制是如何做的？4．介绍 RAG 项目，讲一下 RAG 项目的亮点5．是否做过意图识别？如果要做意图识别，可以怎么实现？6．讲一下BM25算法原理7．讲一下 DPO , PPO , GRPO 的原理和区别，写一下 DPO loss 函数8．代码：lc15三数之和【二面】1． vLLM 中使用的技术是否熟悉（如 Paged Atte ntion 、 KV Cache )?2．了解加速推理框架 DeepSpeed 吗？3．MoE 模型专家的负载不均衡问题如何解决？4．如何通过修改损失函数来解决负载均衡问题？5． SFT 使用的数据集，使用了多少张卡？ SFT 训练多久？6．微调项目是如何模型选型7．如何做微调的？直接用 PEFT 库，还是用 LLa ma Factory 做的？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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1.  注意力机制：请简述 MHA、MQA 和 GQA 三种注意力机制的核心区别。2.  模型架构：Dense 模型与 MoE 模型有何本质区别？3.  路由机制：MoE 模型中，路由（Routing）机制具体是如何工作的？4.  LoRA 微调：请阐述 LoRA 的原理，以及其中 A、B 矩阵的初始化方式和秩（Rank）的设置考量。5.  强化学习：请对比 DPO、PPO 和 GRPO 的原理与区别，并写出 DPO 的 Loss 函数公式。6.  推理加速：vLLM 中使用了哪些关键技术（如 PagedAttention、KV Cache）来优化推理？7.  并行框架：你对 DeepSpeed 这一加速推理与训练框架有多少了解？8.  BM25 算法：请讲解 BM25 算法的计算原理。9.  负载均衡：MoE 模型中专家（Expert）的负载不均衡问题该如何解决？10.  损失函数：能否通过修改损失函数的方式来缓解 MoE 的负载均衡问题？11.  数据分布：SFT 微调数据与预训练数据分布差异较大时，该如何处理？12. Scaling Law：SFT 微调的数据集是越大越好吗？是否存在 Scaling Law 现象？13. 训练稳定性：强化学习（RL）为何存在训练不稳定的问题？既然不稳定为何业界仍广泛使用？14. 三数之和：LeetCode 15. 三数之和。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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1.项目拷打2.谈谈传统搜索算法和RAG的理解3.了解ReAct架构吗4.介绍一下self attention吧5.介绍一下MHA6.了解KV缓存吗7.了解MHA的变体吗8.了解MLA吗为什么大模型结合RAG会出现AI幻觉的现象？你怎么看？怎么解决？9.了解PE优化吗10.了解dpo和PPO吗11.开放场景:如果你有一个待优化的模型和一堆query，你怎么利用PPO来优化模型？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.自我介绍＆项目深挖2.针对 RAG 项目3.使用的 Embedding 模型结构是什么？输出向量维度是多少？4. Transformer 更新哪些参数？5.如何缓解大模型的幻觉问题？6.请描述 Transformer 的基本结构，并解释自注意力机制。7.输入向量的维度是多少？8.LayerNorm 是对哪个维度做归一化？9.你了解哪些微调方式？10.如何优化大模型的训练和推理效率？11.Prompt Tuning 和 P - Tuning 的区别是什么？12.如何让大模型处理更长的文本？13.代码能力考察:请手写反转链表。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

算法岗薪资你了解嘛今天给大家分享一下，作为一种高效的算法岗学习路线，通过项目辅导或者保拿offer辅导的同学拿到算法岗offer的薪资有多少。我们是面向大模型，搜广推，多模态大模型等热门的算法方向提供指导。💥首先讲结论，绝大部分校招应届生拿到算法岗offer的薪资范围在40-60w，薪资总包超过50w认为是小SP，如果能达到60w以及以上可以认为是SP/SSP。💥社招，表现优秀的或者转行算法岗的同学，薪资涨幅可以达到40-50%，少部分可以实现翻倍的涨幅。✅同学A：校招，985本海外硕，非科班，参加多个项目辅导，收获快手，拼多多，虾皮，华为等公司LLM算法offer，总包最高70w。✅同学B：校招，海本海硕，参加保拿offer辅导，收获美团，快手，拼多多，新浪等公司LLM算法offer，总包最高60w+。✅同学C：校招，211本985硕，参加多模态和AIGC项目辅导，收获阿里国际和京东LLM算法offer，总包接近50w。✅同学D：校招，985本硕，参加保拿offer辅导，收获蚂蚁和小米多模态大模型算法offer，总包最高50w+。✅同学E：校招，双非本985硕，参加多模态项目辅导，收获爱奇艺多模态理解算法offer，总包45w。✅同学F：校招，双非本985硕，参加搜推算法项目辅导，收获美团搜推算法offer，总包60w。✅同学G：校招，211本985硕，参加搜推算法项目辅导，收获美团运筹算法，京东风控算法，总包最高60w。✅同学H：校招，211本985硕，参加搜推算法项目辅导，收获得物机器学习算法和360广告算法offer，总包最高60w。✅同学L：校招，双非本211硕，参加多个项目辅导，收获小米大模型应用开发offer，薪资总包40w。✅同学I：社招，985本硕，工作一年，参加多模态项目辅导，收获字节抖音内容安全的多模态大模型内容理解算法offer，薪资涨幅40%。✅同学J：社招，工作三年，海硕，非科班转行算法，参加保拿offer辅导，收获多家AI独角兽大模型算法offer，薪资涨幅最高100%。✅同学K：社招，工作三年，双非本海硕，CV转行大模型，参加保拿offer辅导，收获百度和国企大模型算法offer，薪资涨幅最高50%以上。✴️如果同学想免费规划算法岗学习路线以及了解项目辅导的具体信息，欢迎后台咨询，支持大模型/多模态/搜广推/AIGC等热门方向。互联网大厂  人工智能就业 #