联宝杯有没有过来人说下真实体验

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无意间刷到这个提问 “211 数据科学与大数据技术专业想做项目，不知道做什么？”  给同bg的同学整理了一些26年至少是上半年值得做的项目方向👇  方向一：AI Agent / RAG（最推荐） 2026 年是 AI Agent 爆发年。企业对"能用大模型做事的人"的需求远超供给。 学习级项目（先跑通理解原理） 1. AI Engineering Hub  地址：github.com/patchy631/ai-engineering-hub 内容：LLM、RAG、AI Agent 实战教程合集，有详细 Notebook 适合：从零开始，跟着做就能理解 RAG 全链路  2...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习拷打2.如何选择基座模型？有哪些因素需要权衡？3.了解市面上有哪些中文的开闭源模型？4.有哪些微调的方法？怎么判断做全参还是lora5.有什么东西主要影响微调的效果？数据需要关注哪些点，多样性怎么做权衡，有一些长尾样本要怎么判断应不应该采样？对于prompt应该关注哪些方面？6.怎么看待llm的复读和幻觉问题，如果微调过程中出现这类问题怎么处理？7.sft做到什么程度可以做RL？8.多模态大模型中用什么网络对齐图像和文字的embedding？除了ViT还有什么？9.手撕：两数之和，三数之和

1.自我介绍2.sft阶段用的什么模型，数据来源，如何做数据处理，用的什么框架3.ppo如何做的详细介绍，包括数据，怎么训练奖励模型，每个模型的损失什么样子的，在几张卡上做的训练4.dpo训练流程，为什么 ppo 和 dpo 你都用了，有什么区别，有没有做对比试验5.怎么评估你微调之后模型有提升6.ppo为什么效果会比 dpo 强，怎么理解多轮 dpo 会有提升7.项目中创新点外代码中怎么实现的，详细讲讲，消融实验怎么做的8.clip训练原理9.深度学习相关知识，讲几种优化器10.讲 MHA 原理11.GRPO原理12.Lora原理， r 大小对模型训练的影响14.vit训练原理15.swin transformer 的原理16.qwen3快思考和慢思考的原理17.手撕📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。