✅一面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，我觉得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✅二面1.自我介绍和过项目，简要问了项目中使用某些方法的动机，以及是否会导致其他的问题2.了解 Transformer 吗，编码器和解码器的注意力有什么区别，在计算注意力中时除以 \sqrt{d_k} 的原因是什么3.后来有哪些比较经典的基于 Transformer 的语言模型，Qwen 相比于原始 Transformer 有哪些结构上的改动，Qwen2 又有哪些改进4.了解 RLHF 吗，DPO 和 PPO 有什么区别，Loss 是什么样的，各自的优缺点是什么5.介绍一下 CLIP，还了解什么其他的对比学习方法6.开放题：了解哪些多模态大模型，目前多模态大模型最大的问题是什么7.代码：1143. 最长公共子序列✴️二面其实也偏常规，几乎也都是八股问题，但是也考察了一些对模型的理解以及知识面的广度，整体来说比一面的难度大一些✅三面1.自我介绍，然后详细过了一下项目2.了解哪些大模型和多模态大模型，然后就聊了大模型这一路是怎么发展过来的，Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Qwen 这些，以及当时的 o1 推理模型3.平常有尝试过训练过大模型吗，规模小一点的也没关系4.聊天，包括职业规划等等✴️三面比较轻松，面试官说知识点前面两面都考察过了，三面就轻松一些，大概40来分钟吧📳**************************************。

🏫面试公司：黑芝麻人工智能面试时间： 2024.10.11，40min，视频面📍面试岗位：嵌入式软开📃面试问题：自我介绍。之前学过什么专业课，为什么学了这么多。详细讲一下你的第一个项目。系统调用的整个流程。缺页异常是什么，什么时候会触发。如何实现降低锁的粒度提高并发性能。看过Linux源码吗，对Linux熟悉程度如何。代码到可执行文件的过程。写过链接脚本吗，其功能是什么。mmap函数的原理，你自己如何实现的。IIC的时序，读数据的过程是怎样的。未来工作方向有什么倾向吗，对Linux驱动开发有兴趣吗。协程是什么，你是如何实现的，和线程进程的区别。反问。🙌面试体验：相比一面的八股轰炸，二面...

多模态大模型方向简历可参考的太少了，不知道我这个有没有含金量😅

各位大佬好，本人暑期现在有几个选择。不知道该怎么选了，特别是一些实习认可度上的情况，来求大家建议一下。本人bg双九，研究方向纯文本大模型有paper在投但没中。一段硬件厂实习，华米这种。现在在微软实习，均为算法岗，实习都有的写。选项如下:1. 阿里云，说到底其实就是客服机器人，大模型SFT，杭州2. 腾讯安全， 安全垂域大模型，深圳3. 商汤，多模态大模型，上海4. 继续在微软实习到7月底然后离职，后面all in秋招。期间还可以备考电网这样的国企。现在主要担忧点有如下几个方面:1. 简历没有BAT，觉得加一个阿里系比较好2. 担心阿里云暑期太忙，耽误秋招，说实话不是很喜欢阿里云这个方向各位大佬给点建议，感谢！