快手基础大模型与应用部-多模态大模型实习岗位

只学了lua，c# 热更 懂xlua dowteen ，自己也就是做了两个很基础的demo，现在boss上投递了好几家，没几个回的，目前有一家蛋仔派对ugc的offer，不知道该不该选择啊，害怕对未来发展没有帮助

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.项目拷打2.实习拷打3.如何做RLHF阶段的稳定训练？PPO在RLHF中的核心不稳定点？4.如果训练中出现：GPU利用率低、显存碎片化严重，你会如何排查与优化？5.RLHF训练中，奖励模型（RM）的训练难点是什么？如何避免奖励模型过拟合，确保其能准确反映人类偏好？6.数据清洗过程中，如何区分有效数据与噪声数据？针对不同类型的噪声（如文本错误、图像模糊），有哪些针对性的处理方法？7.在大模型训练过程中，如何优化显存占用和训练速度？8.你在过往项目中，有没有基于业务需求，提出过创新的技术方案或优化思路？如何推动方案落地并验证效果？9.代码题：合并两个有序链表和二叉树中的最大路径和

1、项目，各种聊就行2、ViT的原理，swin-Transformer的原理，各自对比，他们的编码方式，是否可学习，各自优缺点，attention的区别和滑动方法；3、多模态VLM的不同模块的设计原理，attention原理，旋转位置编码原理4、手撕动态规划题目：给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说，如果正位于当前行的下标 i ，那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。 示例 1： 输入：triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]] 输出：11 解释：如下面简图所示： 2 3 4 6 5 7 4 1 8 3 自顶向下的最小路径和为 11（即，2 + 3 + 5 + 1 = 11）。 示例 2： 输入：triangle = [[-10]] 输出：-10解题代码：# dp 三角def minimumSum(triangle):# top --downfor i in range(len(triangle)-2, -1, -1):# scane all elemfor j in range(len(triangle[i])):# current +=  下一行最小值triangle[i][j] += min(triangle[i+1][j], triangle[i+1][j+1])# top last就是return triangle[0][0]if __name__ == "__main__":triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]print(minimumSum(triangle))triangle = [[-10]]print(minimumSum(triangle)

对具身机器人系统算法部署和落地应用开发十分感兴趣，个人软硬件工程能力都比较强，既能快速部署算法，也能快速开展新方案验证，求各位佬们推一推，以及对简历给些建议