给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 项目拷打2* 项目的数据来源是什么？你是如何确定优化目标的？3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条，是否全通过自动化生成？生成的样本具体是什么样的？举个例子说明一下生成前后的对比4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中，是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑？6* 经过数据清洗后，最终用于SFT的有效数据量是多少？7* 在做微调时，除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法8* 你是如何评价微调效果的？测试集的比例是多少？微调前后的准确率分别是多少？原有的模型性能保留了多少？9* LLM常用的结构是什么？10* 说一下Transformer 的整体结构11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么？。12* 写一下多头注意力机制的数学公式。13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}？其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响？14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中，哪些部分是可以并行计算的，哪些不可以？15* 除了 LoRA，你还了解哪些微调方法？16* 大模型训练通常使用什么损失函数17* 在机器学习基础中，二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数？18* 你了解哪些优化算法19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习拷打2. 项目深挖3.推荐业务目前的优化目标是什么？4.多场景建模具体指什么？不同场景下用户行为有什么差异？5.这些场景是分开建模还是统一建模？特征或网络层面有没有做场景区分？6.如果特征落盘时刻上下文发生变化，是否会造成线上线下不一致？7.能描述一下从用户请求、模型训练到在线serving的完整流程吗？样本落盘机制是怎样的？8.离在线链路是分离的还是统一的？流式样本和离线样本分别如何使用？9.介绍一下RankMixer的结构原理。它与MLP、Transformer或DIN相比，核心区别和优势是什么？10.如果拓展token数量，具体如何实现？为什么token机制能实现特征的自动深度交叉？11.场景特征是直接拼接embedding，还是有独立的场景block？独立使用还是全局共享？12.如何判定模型优化效果是正向还是负向？评估方式是什么？13.所有场景样本是一起训练还是分开训练？指标是看全局还是分场景？14.超长序列建模的长度是多少？具体实现方案是什么？15.多尺度注意力指的是什么？与全序列原生attention相比有何区别？16.不同时间段的序列输出如何融合？如何平衡每个时期兴趣的权重？有没有自适应机制？

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.论文拷打2.如何确定改进的方向，动机是什么3.问了一下实习做的工作，没细问4.深度学习基础知识，网络怎么初始化5.过拟合6.dropout，推理时dropout需要什么额外处理7.手撕，算sqrt()，要写两种方法，牛顿迭代和二分查找

本人双一流本+985硕，ICPC铜、CCPC邀请赛银，三篇一作论文（一篇已经中了ACL Finding，还有两篇在投中，LLM/LVLM Safety方向），零零散散拿了一点荣誉（华师大优秀学业奖学金），没有实习经历。目标是找一个中大厂的大模型相关的实习--------------------------------------2026.3.26蚂蚁一面都在问论文，聊开放性问题，有点像AI Lab的一面啊。感觉现在纯LLM的太难找了，不蹭上Agent不行2026.3.25字节伤我好深，问我大模型全量微调、多机多卡的训练细节，组里就几张3090的我是真的不知道啊orz。做出了后面的算法题，但是感觉可能要被挂。2026.3.23PDD约3.24二面这周有点疯狂，有PDD、蚂蚁、字节三场面试。2026.3.21PDD一面又遇到了友好的面试官大哥，泪目了。手撕注意力机制，算法题求n个矩形的面积（得去除重叠部分），一直在聊我的论文，没问八股，就不单独出面经了。2026.3.20百度、快手简历挂投了B站蚂蚁约面3.262026.3.18泡池子泡到发晕，又找了几个厂（携程、华为和OPPO）投了一下晚上收到PDD的约面邮件，定到了3.212026.03.14美团笔试代码题AC了两道，后面两道骗了点分。当年在队里负责的就是图论部分，时隔数年码力下降的不忍直视，令人感叹。2026.03.13投了米哈游和快手2026.03.10投了企鹅2026.03.09上海AI lab第一次面试，面试官人超级nice，可能因为比较偏研究类型？前面一直在聊我的三篇论文（但是指出了我其中一篇有点缺陷>-<，得优化一下包装了）。最后出了一个简单的代码题，我很确信自己之前写过，一紧张忘完了，真尬住了。投了蚂蚁2026.03.07投了京东2026.03.06捣鼓了一下各种常见的手撕，像attention之类的复习了自己之前的科研项目投了美团、百度2026.03.05八股看了大半了（或者说八股是看不完的，又找了一些新的资料）投了PDD、滴滴2026.03.04刷完力扣hot 100，开始准备了一些八股（刚看完Transformer和损失函数什么的）。投了字节暑期、小红书和上海AI Lab的日常。上海AI Lab约面到了3.9，字节约面到了3.25。