淘天llm算法笔试绷不住了

1.项目介绍2.讲讲你对 transformer 的了解3.有哪些常用的解码策略，topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4.意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7. 你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8.做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10.deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12.说-下 vm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13.对比学习了解吗，讲一下14.代码题:实现rand5到rand7

实习更像是一条“被验证过的路径”，能降低筛选成本。但它不是唯一入口，只是成功率更高的那条。真正决定结果的，还是技术深度、项目质量和面试表现。实习经历是加分项，不是通行证；没有它，也不是直接出局。很多人不是输在起点，而是提前认定自己没机会。大厂不是只认履历，也认能力。路窄一点，但不是断头路。

自我介绍 提问项目：1.gspo和grpo区别，损失函数2.ppo和grpo区别3.强化学习的理解（reward是否需要某一步突然特别好等等）4.策略模型和参考模型如何设计5.rag的架构，如何分块八股：1.transformer结构2.介绍一下微调有哪些3.为什么更多用lora这种泛式，而不是prefix tuning手撕：lc 旋转图像

大家好，我是程序员花海，今天跟大家聊一个老生常谈的话题：简历里面准备什么东西才不会烂大街？我在面试的时候见过很多同学用的项目：1.苍穹外卖2.瑞吉外卖3.黑马头条4.谷粒商城5.短链接6.12306火车票7.优惠券系统8.大麦商城之类的项目。这些项目都很不错，但是要考虑个问题，大家都用一样的项目，那面试的时候怎么拉开差距呢？大家都用一样的项目，而且基本上这些项目经过这么多人使用，其实能够问的东西早就挖的差不多了，也不会再挖出什么亮点，如果你学历不错，那用这些烂大街的项目可以，但是如果学历不占优势的同学还用这些烂大街的项目，在面试的时候就不太占优势了。今天跟大家分享一个好的方向：现在AI面试不会...