研三毕业了，一顿投都石沉大海，没有实习就这么难找工作吗😭😭。研一给小导忙活毕业论文，研二给老师干项目，但是项目对接都是小导，他说什么就干什么，现在回想起来为什么不刚一点去找实习。感觉人生灰暗。  

26届双非找暑期实习,简历一直在投但没人理我,求dalao们帮看看有没有什么问题

面试问题：- （针对简历提问）你工作里主要关注哪些指标？解释一下AUC含义、计算和作用- 主流的开源大模型结构有哪些？（prefix decoder，casual decoder、encoder-decoder）- 介绍一下layernorm和batchnorm的区别？- 在机器学习里，怎么处理长尾数据和多峰数据？- 怎么解决模型的冷启动问题，你觉得LLM在冷启动方面能够起到什么作用？- 介绍一下常见的优化算法（SGD ->Adagrad ->RMSProp ->Adam -> AdamW）？优缺点- 为什么Adam不一定最优而SGD最优的？怎么理解分析？- （针对简历提问）你工作里的对比损失是怎么构造的，有什么作用？介绍常见的对比损失的公式。代码题：- 数组第K大。给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。（力扣215原题）- 手写对比损失的计算（结合项目），并简单说了一下原理。（大概写出来就好）二面我这个是交叉面，提问的有部分设计大模型，也当然我简历上有大模型，所以问了一些llm+搜推的内容，但这部分交叉问题比较浅，能说个大概就很好，同时也有很多经典的机器学习面经问题。因为项目里提到了对标学习，所以面试官在代码考核部分让我写个示例，所以写进简历的一定要准备好（包括流程步骤，代码实现大概要清楚）。面广告算法的岗位，机器学习面经暴率很高，建议熟背，就算是看过有印象，问到的时候也会基本很稳。

想找大模型相关的研发岗/开发岗