这么做一方面是我自己也没法保证自己的答案是完全正确的（之前就有过看一个面经，然后里面的答案是错误的，在面试的时候吃过亏）；另一方面是希望大家能够自己去查找，在理解的基础上记忆才能记得更牢，而且能对整个原理有一个认知，而不是完完全全靠背答案，这样效果很差，而且经不起面试官深入地问。这里把大部分的要点都总结出来了，就算一点一点去查资料也能在一周左右的时间内复习完。对于过于基础的知识就不提了，只提一些比较不容易注意到的点和比较重要的点。这里提到的知识点都是考察率非常高的，希望大家能把这些知识点弄懂，于此同时也要不断去看其他人的笔经面经，从里面找到自己不会的知识点，不断丰富自己的知识库。对于嵌入式软件...

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.  DPO 与 SFT 的区别：两者核心差异是什么？可以先做 DPO 再做 SFT 吗？为什么？2.  把 DPO 用在“第一轮对话”，你会如何构建数据集？`Prompt`、`Chosen`、`Rejected` 具体来源是什么？3.  多轮对话数据分布设计：单轮和多轮数据各占多少比例？这样配比的理由是什么？4.  DPO 多轮样本怎么采样：多轮样本如何采样？如何配比？5.  Reward Hacking现象：你怎么看待这个问题？怎么解决呢

1. Python 数据分析常用库有哪些？各自作用是什么？NumPy：高性能数值计算、矩阵运算pandas：表格数据处理（DataFrame）matplotlib / seaborn：可视化scikit-learn：特征工程与机器学习工具scipy：科学计算与统计函数2. 什么是 Series 和 DataFrame？Series：一维带索引数组DataFrame：二维表格结构（行列索引），是分析工作主力数据结构。3. 如何将字典创建为 DataFrame？（宝典同类高频） import pandas as pd data = {"name": ["Tom&quo...

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.实习拷打2.项目拷打3.unet最重要的组件4.transformer原理5.lora细节6.多模态大模型一般有哪几个组件 什么作用7.多头注意力8.手撕leetcode 82