快手-多模态大模型实习生-一面 可灵视频生成团队

情况: √ 一面结束没多久就反馈了大概1个小时不到

1、为什么大模型会出现复读机现象

2、从Transformer介绍大模型的前世今生

3、请介绍你的论文和实习的项目

4、为什么使用多头注意力

5、sft过后的模型提取不了prompt,视而不见,能不能通过cot来缓解(推理速度变慢)

6、leetcode-最长回文子串

基本都是简历面

反问:

1、具体是干嘛的

沿着可灵团队的多模态,做一些多模态的理解,也是业务导向的发论文和出成果#快手##大模型实习##算法岗面试#
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接好运
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发布于 04-09 16:39 广东

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10-28 15:08
已编辑
北京理工大学 算法工程师
一面: 上机复盘。问了k-means的算法流程。0927的笔试。问的很宏观,面试官应该不太懂多模态这一块所有一直问的是很宏观的东西对多模态的个人认识,未来的趋势当时给我唬住了,回来一想是因为他不懂细节所以不问问的比较多的是怎么优化模型性能,看得出来面的面试官都是偏模型优化这一块的手写合并区间leetcode.56面完通知过了,等二面。2h later二面:很casual的对话,面试官看着比较富态,相比一面没那么大压力,问的也是推理优化反问的时候说他们是做多卡通信,昇腾硬件这一块的。问了为什么是网安的,却来做ai,我说考研网安分低,但是自己一直在搞算法问了我意向base地点手写两数之和leetcode.1面完通知过了,等三面。30min later三面:提了一下篮球,问我打什么位置,提到了文班亚马提了一嘴支委的工作问腾讯为啥没转正,说了自己的反思,获得了面试官的认可问多模态的看法,未来的发展方向,个人的理解,说了omni和unified的区别问我sora2的创新点,不懂aigc问强化学习和sft的区别,说了我的看法问了一个 python 装饰器的作用计算机系统中 cache 的作用问了我意向base地点反问:对多模态的看法有什么建议,建议我看看模型优化这一块骑车回公司的路上,hr 通知我过了,入池。总结整体面下来感觉没有什么压力,hw的校招生除了人才计划,剩下的应该都是差不多的,也不会卡人,就看愿不愿意去了。整体感觉面试官的精神状态都还可以,不想互联网大厂那么咄咄逼人,那么看重匹配度。面试的地方有茶歇,饿了可以吃,中文还有午餐券,但是晚上就没有了,我下午1.30到的,面完6.10等候的大厅有好多人,看得出来有些人是精心打扮过的,还有的穿了正装,hw在大家心目中分量还是很重的。等下周谈薪和base地
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