华为ai算法

bg: 985本硕。现在主要研究视频生成，之前做过3d/4d、多模态（和推荐相关）。3个offer：1. 字节广告算法，1-2，n*15+3w期权。优点：字节的广告算法行业内应该算top级别，团队leader人也非常好。缺点：和个人背景没有那么匹配，也没有那么感兴趣，2. 卓驭科技（前大疆车载）多模态大模型（视频生成、vla等方向），(n+10k)*(12-17)。优点：薪资确实比字节高很多，方向也喜欢，个人觉得智驾和具身智能未来发展空间很大，哪怕未来智驾和具身未来不行，应该也可以跳槽到别的行业，毕竟做大模型的。缺点：强度应该比字节稍大，其他福利待遇比字节差一些，年终奖无保底（hr说绝大部分都能拿到4个月年终奖），公司在智驾行业不算第一梯队，网上信息也比较少，不清楚到底咋样，未来稳定性、业务发展、行业认可度（据hr说公司员工跳槽出去，行业认可度很高）等都不太清楚，但是看算法团队硕博比例很高，人才密度比较高，技术水平应该也还行。3. 华为2012实验室ai多模态（软件特战队），15a，40-50w。hr说进去之后会根据个人意愿匹配到对应的项目组，但是看网上有人说这个很坑，进去之后随便分，看运气，都是做算子开发的。面试过程也几乎没怎么问ai算法相关的，感觉面试官根本不懂ai算法。暂时不考虑华为了。求帮选，或者给些建议和信息，感谢。

社招第一次面试手撕了这么多代码.....太硬核了！基操：项目做的是什么？你训练算法过程中一般用哪些损失函数？中途插入问题：qwenvl系列的模块设计由哪些部分组成？然后就直接开始手撕代码了：多模态输入、Token 处理、Self/Cross Attention、Mask、LoRA、Dataset/DataLoader、训练流程、累计梯度、eval、多进程通信、微调方法 全都要会写代码。多模态大模型算法岗 · 高频面试题 + 标准答案（完整版）1. 多模态模型（图文）输入是怎么 Tokenize 的？答：文本用文本分词器转成文本 Token。图片不直接分词，而是切成固定大小的 Patch，每个 ...

推荐一个值得做的AI项目基于边缘AI的工业设备异常检测系统它的核心是在STM32或ESP32这类嵌入式平台上，部署轻量级AI模型，实时分析工业加热器的温度、振动等传感器数据，提前识别设备故障。这个项目能把嵌入式开发和AI技术结合起来，既需要你熟悉底层驱动、实时操作系统，又能锻炼模型量化、边缘推理的能力。我自己就在做这个项目，用TensorFlow Lite Micro把训练好的异常检测模型移植到开发板上，不仅能提升自己的技术栈，还能直接对接工业场景，对求职和科研有好处

祝大家都能拿到满意的Offer！1. 问实习项目2. 对推荐模型了解多少？介绍下deepfm3. 推荐和广告有什么区别？4. L1和L2正则化的区别？为什么L1能产生稀疏解？5.   介绍一下常用的注意力机制，什么场景适合self-attention？6. attention和全连接有什么区别？7. 介绍一下AUC的物理意义，如果在现在基础上，再增加一批全正样本，AUC值如何变化？8. 手撕代码：字符串去空格