双非文科本科生怒闯大厂算法

时长：1h 面试：1. 自我介绍，介绍简历里面没有的东西2. 本科期间的经历，包括实习和科研3. 聊同花顺软件使用4. 一些个人情况5. offer到岗时间6. 介绍公司周围情况

1.实习介绍2.DP和DDP区别3.介绍Qwen-lmaget4.wan2.1、wan2.2、cogvideox.hunyuan的结构差异?你觉得哪个结构更好?5.LORA一般加到哪?rank设置有没有技巧6.人脸编辑模型的数据清洗怎么做的?怎么确保的良品率和误杀率?在什么样的机器上进行的7.你认为决定现在基模能力的方面有哪些?8.Deepspeed的三阶段zero简单介绍一下9.手撕:casual-selfAttention

1. 实习介绍2. 看了今年哪些生成式推荐论文，答onerec了3. 然后聊了半小时onerec，重点在多模态tokenizer和语义id4. 拷打简历项目(infonce的温度系数作用，faiss ANN索引，正负样本，特征工程，推理测评指标等)5. RoPE和ALiBi两种相对位置编码的原理6. SwiGLU原理，比relu好在哪7. attention常规八股(根号dk，时间复杂度，为什么要分多头)8. 用过哪些大模型微调方式，LoRA微调原理9. 了解模型蒸馏吗10. 了解目前主流多模态模型吗，扩散模型公式怎么推导的11. 手撕: lc53 最大子数组和改为求出这个子数组

反问忘问这个岗是干嘛的了（简历是大模型应用整个面试大概四十分钟：项目+穿插少量八股玩什么游戏个人规划之类的