字节抖音AI研发 大模型安全

1.字节跳动 职位名称大模型数据分析，但是运营序列，薪资17k*15，base北京2.科大讯飞 产品经理 薪资20k*14，有30%的绩效，base合肥。个人是比较想做产品，但是又看重字节的平台，求评论区帮我分析一下可能会有的坑，以及两个岗位未来的发展方向。感激不尽

1.实习介绍2.介绍transformer架构3.transformer架构为什么要切分为多头？4.讲一下attention的具体计算步骤5.计算attention的softmax之前为什么要除根号d_k6.介绍一下transformer位置编码；还了解别的位置编码吗？7.如果在transformer中，把K去掉，变成Q*Q*V，这样会有什么问题吗？假如不考虑解码器，只考虑编码器内部的attention操作的话，这样会有什么问题？8.transformer是encoder-decoder架构，而GPT是decoder-only架构，为什么会演变成这样一种形式？为什么把encoder给舍弃掉了？9.为什么像GPT这种生成式任务，不同时利用encoder-decoder？10.transformer的FFN层为什么会逐渐演变成MOE层？11.moe层的负载均衡具体是怎么做的？偏置项b是怎么训练的？你怎么保证有一个机制让偏置项得到变换？照理来说，偏置项b应该放到损失函数中，这应该怎么设计？12.做agent有哪些框架？13.做agent的开发范式有哪些？14.lora微调的核心原理是什么？15.大模型幻觉了解吗，怎么缓解大模型幻觉？16.手撕，最长递增子序列

1．项目介绍，问实习和论文2．实习微调过Qwen2，你说说Qwen2的模型结构吧，Qwen2相比Qwen1做了哪些改进3．为什么现在 Decoder - only 成为大模型的主流架构4．了解过哪些模型训练推理优化的方法5．为什么有了 SFT 之后还需要 RLHF6 .PPO 和 DPO 的主要思想是什么7．代码：23．合并 K 个升序链表

bg985硕，后端岗位，base北京开了30*15，比美团给的多，这个是什么档位？