小红书多模态算法招实习生

1.项目介绍2.讲一下在百度实习期间做的主要工作。3.压缩专家机制是如何实现的？4.用的训练数据集规模分别是多少？5.为什么选择用SFT训练，而不是用RL训练？6.介绍一下 DPO, PPO, GRPO的原理和区别7.PPO的损失是token级别还是sequence级别的？8.PPO中的Critic模型是如何计算优势的？9.讲一下LoRA微调技术原理10.LoRA微调是如何减少训练参数的？11.LoRA技术有哪些优势？12.算法题手撕 三数之和（撕出来了

各位大佬，想试试春招冲算法，不知道目标什么水平的厂

1.项目经历2.模型的 loss 函数前乘以10，会对训练造成什么影响？3.deepseek v3的 rope 实现？ deepseek r1的训练过程？4.做过 rag 是吗？介绍 graph rag ?5.bge 和 gte 模型怎么训练的？为什么不能直接用 bert - base 来做余弦相似度召回？6.对比学习的常用 loss 有哪些？ InfoNCE 的超参数？温度系数对训练的影响？7. gradient checkpointing 原理？ gradient _ accumulation 原理？8.多模态大模型的预训练原理？预训练一般分为几个阶段？ ViT 现在一般用什么方法进行预训练？9. 手撕：梯度下降求平方根。

几个星期前面的，八股部分可能不全。需转rust算法1. 简单二分2. 寻找缺失的数1. String为什么不可变2. threadlocal底层，要注意什么3. g1和zgc区别，为什么有了g1还要zgc4. Redis的Zset底层5. 缓存策略深入实习。聊天+反问