继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.实习拷打2.项目拷打3.模型为什么不直接用单任务估 pcvr，这不是更直接？4.为什么多任务模型比单任务更好？5.特征层面进Sharebottom特征怎么选的？6.广告模型用的特征具体有哪些类别？7.用户侧特征都有什么？8.自己有具体去看过特征吗？比较重要的有哪些？9.做网络优化前有考虑先从特征统计层面做优化吗？10.PLE和MMoE用过没？为什么效果不如当前的模型优化？体现在哪里？11.共享屏幕随便打开一个讲 MMoE 的博客讲一遍12.MMoE 你觉得最大的亮点在哪里13.MMoE 伪代码14.关于增量特征，从原始特征选一部分，而不是做更多新特征，这点怎么考虑的？15.八股 QKV怎么做并行的 写个伪代码

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给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.介绍一下你的实习经历和主要工作内容。2.在微调大模型时，你使用过哪些框架？它们的优缺点分别是什么？3.CLIP 模型的 zero-shot 能力是如何实现的？它在多模态任务中的应用有哪些优势？4.Transformer 中 Pre-Norm 和 Post-Norm 的设计差异是什么？对模型训练稳定性和性能有何影响？5.在生成式大模型中，为何通常采用 Decoder-only 架构而非 Encoder-Decoder 结构？6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案，包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对 Transformer 模型推理过程，你会采用哪些优化手段？8.请阐述RAG的核心原理，并说明如何通过 RAG 缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM 框架的核心优化原理是什么？其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计？10.请对比 RLHF、PPO、DPO 算法的技术差异、优缺点及适用场景。

楼主双九，但是比较摆，能力一般，之前想着学一学能不能混个大厂实习。后面看了一些资讯感觉毕业去大厂可能会死掉（楼主肺不太好，加班太多怕是难顶）。现在就是想找个稳定的，强度不算很高的工作，考公怕上不了岸，考编暂时没头绪，央国企目前不了解，该怎么找出路 ？怎么准备呢？