面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1. 实习拷打2. 对整个推荐系统链路有哪些了解3. 打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗4. 你觉得LLM对做推荐有什么帮助吗5. LLM如何处理用户的历史行为序列6. LLM与推荐结合落地上有什么问题7. LLM想要和推荐结合，有没有什么可落地的方案8. 广告投放一般关注什么指标9. 抖音和小红书的推荐系统你觉得有什么差别，从算法的角度上谈一谈10. 小红书是一次性展出多个笔记，而抖音是刷新出单个视频，你觉得算法上有什么区别11. 算法题1：有n个灯泡，一开始都关闭，执行n轮操作，第k轮将序号为k的倍数的灯的状态反转，请问n轮操作后有几盏灯是亮着的

📍面试公司：北京万象智维科技🕐面试时间：2026.3.28 19.15💻面试岗位：研发实习生（智能体系系统方向）时长15min吧，自我介绍1分钟，问的很开放：1.项目学校还是找到2.使用过什么ai软件，然后使用的经验3.聊聊openclaw无压力，很正常聊天，会有二面。反问环节得知这家公司已经上线了一个小万ai，感觉还不错。boss上看薪资开的是300-600，等后续看看有没有机会hr面欢迎大家去尝试。

网易互娱ux和百度内容生态ux选哪个网易（杭州）是做开放世界（未上线游戏）游戏体验设计百度（北京）做度加创作和ai剧

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.介绍实习项目中主要负责的工作和具体任务2.介绍实习项目中 GRPO 的设计思路，包括工具调用能力的设计考量3.简单讲解 yarn 的设计思路4.讲解原始 RoPE 的原理5.讲解 GRPO 的实现方式6.讲解 PPO 和 DPO 的相关原理7.讲解 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 相关内容，包括 Encoder 的模块组成8.定义 rag 中召回率的计算和评判标准9.讲解 MHA 中 Q 的定义， Attention 计算过程10.说明 MHA 采用多头设计的原因11.对比 Encoder 和 Decoder 的主要区别12.讲解 MQA 和 GQA 的相关原理23．说明大模型中归一化操作的应用维度13.手撕1：最长括号序列