智慧树日常实习 大模型算法 面经

补发一下之前面试腾讯的面经，具体timeline可以参考前面的帖子。一面（约30mins）：自我介绍，挑一个简历里最好的一个项目详细介绍下项目中遇到了什么挑战，怎么解决的了解DeepSeek吗，为什么DeepSeek现在这么火？说一下DeepSeek里的MLA和GRPOGRPO和DPO，PPO，RLHF的区别看你之前有LoRA微调DeepSeek的项目，简单说说微调经验，效果如何RAG在检索阶段能有哪些优化？（sub-query，HyDE等）二面（约1h10mins）：自我介绍，拷打简历。写一下GRPO的公式先屏幕共享从头到尾walk through讲一下DeepSeek技术报告论文。面试官中间会穿插提问DeepSeek-v3/r1/r1-zero有什么区别DeepSeek-r1-zero的冷启动数据是怎么组成的DeepSeek-r1-zero解决了DeepSeek-r1的哪些问题如何解决大模型的幻觉Embedding如何微调（讲了对比学习啥的）RAG的评测指标有哪些业界现在function call的做法和水平场景题：大致是RAG中检索结果遇到张冠李戴的问题该如何解决举几个例子能够体现你的研究能力三面（约30mins）拷打LoRA微调项目，问了实验的数据集，参数设置，结果如何等等你目前的研究方向主要是什么？讲一下ReRanker的目的，做法有哪些场景题：我现在运用RAG来检索回答，目标是检索四个季度的表格数据，但是经过检索+ReRanker后只出现了三个季度的数据，该如何解决hr面（约15mins）比较常规，大致如下：用三个词语描述下你为何能胜任这份工作你的优缺点都说一下你过往实习项目中遇到过的最大困难是什么，怎么解决的最早实习时间，实习时常引流：腾讯字节阿里淘天美团拼多多

电商治理二面拷麻了持续记录！

希望面试能过嵌入式岗位，但是没怎么问驱动这些的，都是问一些基础八股。死锁怎么解决，怎么调试实习中遇到的困难，怎么解决gdb调试rtt中的调度方式移植过程遇到的困难

1. 自我介绍2. 过一下你觉得最好的项目/实习。说了一个教程类开源项目，其中包括部署、LoRA微调等内容。又说了了另一个在学校做的项目，问的很细，包括我们使用Function Call做检索的流程、用langchain如何实现的，内部原理是什么。3. 下一个项目BERT相关的，问了问Transformer的原理结构，他的优点是什么，我讲的是他是不限制距离计算，有效遏制了经典RNN模型的长序列遗忘问题。问了问BERT的原理，幸好看过原论文，简单说了下。4. 下一个项目是做的Qwen SFT，训练数据如何生成的，多少数据，训练的参数，训了多久。5. 问了强化学习deepseek，我答了GRPO和PPO，问了DPO我没看过。6. medium题