腾讯暑期二面是什么页面

作为AI产品经理，大模型选型需要从业务目标、技术特性和资源投入三个维度进行系统性评估。分步骤的选型：1. 场景需求拆解- 任务类型：区分生成式（GPT）、理解式（BERT）、多模态（CLIP）等任务需求- 性能指标：明确时延要求（如对话场景<2s）、准确率阈值、内容安全等级- 输入输出：处理文本长度（如法律文本需支持10k tokens）、多语言支持需求2. 技术参数评估- 模型架构对比：Transformer层数（如LLaMA 7B vs 13B）、注意力机制差异- 性能基准测试：在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜单比对MMLU/HELM得分- 领域适配性：检查是否经过垂直领域微调（如Med-PaLM 2医疗专用模型）3. 成本效益分析- 推理成本计算：API调用成本（如GPT-4 $0.03/1k tokens）vs 自建GPU集群成本- 算力需求评估：模型参数量与GPU显存关系（7B模型需至少16G显存）- 长尾运维成本：监控维护、版本迭代、安全补丁更新等隐性成本4. 工程化适配度- 部署方案验证：测试ONNX转换效果、量化后精度损失（INT8量化典型损失2-5%）- 扩展能力测试：分布式推理效率、最大并发请求承载量- 工具链完整性：配套的Prompt工程工具、评估体系、持续训练Pipeline5. 风险合规审查- 数据隐私合规：评估模型训练数据来源合法性（如排除版权争议数据）- 输出可控性：测试有害内容生成概率及防护机制有效性- 许可证审查：确认商用限制（如LLaMA商用需单独授权）6. 迭代路线规划- 短期方案：采用API快速验证（如Azure OpenAI）+ RAG增强时效性- 中期过渡：微调行业小模型（LoRA适配器方案）- 长期演进：构建混合模型架构（大模型+规则引擎+传统ML）                

2025年03月28日 腾讯一面腾讯-CSIG全程手撕，面试官人很好，非常耐心地指导。几个题逐步深入，做之前会让你先说一下思路。LeetCode 104 二叉树的最大深度LeetCode 124 二叉树的最大路径和（1-叶子节点到叶子节点为一条路径，2-节点值有负数怎么办）递归深度的范围（最好情况，最坏情况），答错分析时间复杂度，空间复杂度，又答错应该是还有题的，面试官看我卡太久了没做出来就结束了，又把面试官菜到了。更重要的是他之前来我们学校宣讲，我当面投的纸质简历，还请他帮我看看简历，果然是他把我捞起来还给我面，我这个表现真的是羞愧难当，这就下去再沉淀沉淀。

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理想工作氛围：每天工作是自己喜欢的，营运部门也会听取毕业生意见安排培训方案，整个事业部都很帮助毕业生融入集体；mentor很耐心性格很好，部门领导不pua，同事关系也很有边界感 ᖰ⌯'▾'⌯ᖳ 第一年住宿免费，后面两年也都有政府的住房补贴，硕士是2w/年，基本可以cover掉租房费用（等于还赚了一年的政府住房补贴）；有餐补基本cover吃饭，免费班车。而且入职第一个月就发安家费。每年8月有集中带薪年假5天，加上头尾两个周末，等于9天年假！第一年入职就有！年假还发5000高温补贴，零零散散算下来前三年福利差不多7w（以硕士标准哈） 纠正—————— 最近听说社保个人缴纳部分我们这届起政府不会退了...