1.八股：XGBoost 如何计算特征重要性？Gini 系数在树模型中代表什么？它和信息增益的区别在哪？2.八股：Decoder-only 模型在推理时，预测第 i+1 个 token 时，输入用的是第 i 个 token 的 one-hot 还是概率分布？为什么？3.八股：KV Cache 的空间复杂度是多少？如何估算一个 7B 模型在 batch=1、seq_len=2048 下的显存占用？4.八股：AdamW 和 Adam 的核心区别是什么？Adam 相比 SGD 引入了哪些优化机制？Adam 全称是什么？5.项目：你们验证集的类别分布是否和线上一致？如何保证标注数据的高质量（比如通过交叉校验 or 专家审核）？6.项目：在当前 RAG 架构下，如果引入 Few-shot Prompting，为什么能提升输出质量？和微调相比各自适用场景是什么？7.项目：FAISS 是如何加速向量检索的？你用的是 IVF 还是 HNSW？索引构建时 nlist/nprobe 怎么调？8.手撕：最长回文子串（LeetCode 5）

1、项目介绍2、讲述论文内容和细节3、对于模型训练过程中，如果出现样本标签数据分布极其不均衡，通常会采取什么方法来解决问题4、transformer的感受野encoder中是可以看到所有的token的，你认为感受野越大越好还是越小越好5、位置编码:sin cos，正余弦，bert可学习位置编码，rope相比于正余弦编码的优势6、欠拟合“和过拟合定义，通常如何解决?7、transformer的位置编码的基底是10000为什么设置100008、手撕:岛屿的数量

1.项目介绍2.介绍实习工作3.几个人在做这项工作4.介绍一下自己负责的工作内容5.算法题6.没出leetcode题目7.出了一道AI算法题（写出了大概思路）8.面试官介绍组里目前重点在做什么工作9.聊过去之后主要会让负责什么工作10.组里计算资源充足 不需要担心

1.在 RAG 应用中是如何做效果评估具体用了哪些指标2.如何训练用于 RAG 场景的生成模型3.vLLM 的核心原理是什么4.如何增强模型的多轮对话能力5. CoT ( Chain - of - Thought )训练数据如何构造6.介绍vL LM 、量化、 KV Cache 优化技巧7." packing "形式和"多轮对话"形式有何区别？8.LeetCode 72编辑距离📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。