26届算法秋招（含已通过和凉经）

主包的bg普通，有两段实习 + 一篇CCFB，主要是生成类算法

百度：
Timeline：8.5一面 --> 8.11二面 --> 8.13三面 --> 8.20Hr通知面试通过，等排序
三面一共手撕了三道，只记得其中两道了：
1. 最小会议室数量（贪心）
2. 不同路径（动态规划）

其实百度的面试时间卡的很死，都在一个小时内，所以没聊太多，我觉得就是二面围绕我的一个实习项目让我从头介绍到尾
中间结合场景问了一些八股，例如：
1. 在这个模型中你注意力机制的Q K V分别由谁提供？
2. 不同的Tokens之间如何拼接？还是用一个特殊的tokens进行分割？

快Star
Timeline：8.18一面 --> 8.27 挂
快手的面试官很专业，以下是部分提问：
1. Flow Matching与扩散模型（DDPM）的区别？架构上有区别吗？
2. DiT预测的噪声实际上是什么？如果只是符合高斯噪声的分布那rand_like一个噪声也符合高斯分布
3. 如何去做一个AR+DiT的一个架构？

还有其他的公司流程后续可能新开帖子...

#我的秋招日记##发面经攒人品#