网易实习大模型应用二面 攒人品

岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...

给我面没招了，感觉自己好菜1. 解释LoRA训练方法，以及低秩矩阵更新的原理和优势2. 有了解传统精排方法吗，比如LTR3. 有了解Qwen3的embedding和Reranker模型吗，结构和特点是什么4. 结合项目讲大模型训练的几个阶段的特点和异同5. 介绍GRPO、PPO、DPO，分别需要几个模型，需要训练的是哪些6. 重要性采样有哪些方法，比如裁剪、KL散度约束、加权归一7. 介绍GSPO的优化点，腾讯最近出的SPO系列算法有关注吗8. 大模型微调过程中，如何避免灾难性遗忘9. 模型蒸馏在大模型落地中的作用和常用方案代码部分1. PyTorch实现GQA（分组查询注意力）2. 接雨水，要求手写两种方法：暴力法和双指针3. 经典SQL题：分组统计、排序、条件筛选

本文全面介绍了提示词相关内容，包括提示词工程的重要性，如何写好一个提示词，以及使用 Coze 平台进行实操，适合零基础小白入门。  面对汹涌而来的 AI 浪潮，很多研发同学感到焦虑。但其实，对于非算法背景的我们来说，不需要成为研发「发动机」的算法科学家，而是要成为能够驾驭「赛车」的 AI 工程师。 今天，我们就来学习第一项、也是最核心的驾驶技术：提示词工程（Prompt Engineering，简称 PE）。 提示词工程听上去很高大上，实际上说白了就是我们给大模型写指示，想办法让它更听话。 这就像带实习生一样：你说得越清楚，他干得越靠谱。如果任务没说清楚，实习生可能会把事情办砸；大模型也一样，...

bg 非92非双一流本科，两段日常实习，一段字节rust微服务框架，一段agent初创，acm区域铜牌，邀请赛金牌岗位：微信视频号 后端开发timeline2.27一面，三位面试官，三道算法题，实习问的很细3.1二面，一位面试官，主要问agent实习，三道算法题3.2hr面3.4面委一面，一位面试官，无算法，主要问底层3.6面委二面，一位面试官，一道算法，主要问实习，当天发offer在此之前曾经历过字节即梦五面挂，一度感到绝望，详情参考上条帖子，希望能将好运分给兄弟们，只要坚持下去，一定能拿到想要的offer的💪