美团-多模态预训练-日常实习招聘

1.介绍一下自己2.二面就不问具体项目细节了，问的都是别的内容以及八股    学校都学了什么课    机器学习这门课的框架    分类模型的损失有哪些    在学校的研究方向是什么    介绍一下transformer的decoder结构    为什么选择用llama3    项目做了多久    beamsearch是怎么做的（这个没回答上来，学过的直接忘了）    对大模型行业怎么看，发展趋势    大模型怎么运用到知识图谱中3. 代码题，直接ac了，嘿嘿    单向链表l1->l2->.....->ln重排为l1->ln->l2->l(n-1)->l3->l(n-2)

腾讯-校招内推 热乎乎的内推码：EUTPZZRV  腾讯秉承开放、包容、共赢的文化理念，鼓励员工勇于创新，追求卓越，在这里你能实现自我价值。 走上面链接投递就是我内推，全程push 杜绝石沉大海 分享一些面经： 第一轮技术面  闭包作用及实际应用场景 HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3的核心差异 实现红绿灯控制效果（异步时序逻辑） React Hooks的设计动机与类组件对比 浏览器事件代理原理及实际应用 手写Promise核心逻辑（包含resolve/reject） 数组去重与高频字符统计算法 Web安全防护措施（XSS、CSRF） 浏览器渲染流程与重排/重绘优化 跨域解决方案（J...

bg211本硕，目前研一，研究方向是cv，有一篇二区top一作，想找日常实习，在纠结是转大模型方向还是转java      

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点：  知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...