黑马点评订单如何保证一定成功？

【一面】 1）介绍一个最能代表自己的项目2）项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现／验证的？3）电商领域预训练数据：低质过滤与去重会怎么做？用哪些简单指标快速判断数据质量？4) Pretrain 和 SFT 分别解决什么问题？5) Transformer 的基本结构怎么理解？6）多模态模型的大致结构是什么（图像编码器+连接层+ LLM )？最容易踩坑的点通常在哪里？7) SFT 数据如何更贴近业务：如何避免过度模板化？如何做基础的 train / test 去重来避免评测失真？8）对齐（ RLHF / DPO 等）整体思路是什么：为什么需要偏好对／奖励信号？【二面】1）做过的最有影响力的一件事是什么？具体推动了什么变化？2）训练不稳定怎么排查（ loss NaN 、 OOM 、吞吐下降）3) Long Context 常见思路有哪些？在业务里如何做"能看长文本但不太贵"的折中（摘要／分段／滑窗等）?4）如何做一套简单可执行的离线评测集？如何覆盖不同语言与类目？5）多模态场景怎么评估：如何检查"图文一致性／不编造信息"？优先加哪些自动化检查？6) Prompt ／模板如何管理：如何版本化、如何回滚、如何避免一次改动导致整体波动？7) 手撕：实现一个最简单的 top - k 采样（给定 logits ／概率，取 top - k 后重新归一化采样），并说明边界情况怎么处理。📳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。

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...

本人双一流院校研一，无实习，项目是魔改的秒杀系统。昨天抱着试试的心态投了字节的后端开发剪映，但是第二天说目前只有测开岗位，由于这是我的第一个面试，也不知道面试官要问什么。所以来请教各位大佬，我该怎么准备。还有，听说字节有面评环节，那么我该拒绝这次面试保条命给下次嘛？下图是我的项目。

首先笔试是全英文的笔试，但是在牛客上搜了一下，秋招的和暑期的笔试题目应该是一模一样的面试阶段先讲一下在实习期间干了什么事情，你有学到什么技术？你对restful的理解是什么？如何确定使用Get/Post方法？如何去发送一个restful的请求呢？包含哪些流程？Post和Put有什么区别？有用到哪些AWS的资源？用到了什么数据库？你如何设计数据库表的？你有用到k8s的哪些组件？你觉得实习的最大挑战是什么？前端的请求是如何到达后端的？http请求的内容有哪些？为什么要分库分表？分库分表的意义是什么？一定是能够提高查询效率吗？（这里被挖了个坑，后面说到如果批量查询分片键的数据也会进行全表扫描）布隆过...