LZ也是经历了完整的秋招补录，获得了几个大模型相关的offer选择，***希望大家指导，有各offer的内部信息就更好了***字节 tts算法 自动出价与bid CVR模型 base杭州余杭 (n+2)*15 + m qzf  1-2（已签三方）华为 昇腾推理开发部 大模型推理 ai infra与vllm相关 base上海青浦 (n+2)*15 + (m+29) qzf（qzf三年发完，不含绩效月薪为n-4，年终奖具体月数存疑，面试官说有6-8）  16a蚂蚁国际 金融大模型算法 海外蚂小财+ai trading（海外以香港为主，也包含马来西亚等其余市场）base杭州 (n+2)*15 + 2k安家补贴 + (m+9) qzf p5腾讯 csig QQ浏览器 大模型算法 内容理解与AI搜 base成都天府 n*15 + (m+4)股票 + (m+5)qzf  t5（暂不考虑）个人考虑:1）个人现在是偏向华为这边，觉得纯大模型做的会更纯粹，比后训练更少基座迭代带来的反复，其余两家主做后训练与蒸馏2）华为给的非常有诚意，但是华为在企业风评这块比较差，强度也比较大，会顾虑强度与高期望能否接住的问题3）蚂蚁没开奖，这个垂域恰好是我最感兴趣的方向，抱有期待，最终可能在华为与蚂蚁之间选择

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 如何进行混合加训2. 混合加训和 continue sft 你觉得哪个效果好，为什么？3. Sft loss的起点数值和收敛情况。4. 讲解一下 rlvr 使用的策略。5. 训练 1t 模型遇到哪些困难，跟小尺寸模型有什么不同6. Benchmark 测评情况，如何根据 benchmark 进行模型效果优化。手撕：top-p sampling、grpo

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1. 多目标预估如何解决跷跷板问题2. MMoE为什么能够做到多目标优化3. 除了MMoE还有什么其他的多目标优化模型4. 除了auc还有什么度量排序结果的指标5. ctr校准所用的list-wise模型的结构是什么6. 如何评估ctr校准模块的效果7. 算法题：实现auc

大概四十分钟结束，聊家常一样项目拷打1. 你觉得现在llm推理瓶颈在哪。2. 问了我一个工作怎么建模互联的。3. 然后又对着这个工作挖了一些。4. 怎么看待未来硬件形态。5. 发文章怎么看