通联数据-南京(JAVA开发)

银川晴天，算法学了快一个月了，总感觉怪怪的，如果在笔试的过程中，非常完美的写出来，感觉还是很难的，而且有很多东西需要记忆，考试的时候应该是不能看笔记的吧

一面二面的面试官评价都挺好，二面的时候说我简历项目符合，深度也行。然后今天一看直接共享中😓，问HR面试评价：（参与项目复杂度和技术深度方面也良好，就是从整体来看感觉和岗位的匹配度没有那么高），所以综合考虑给了不通过。真是给了希望又浇了冷水，算法岗还是太卷了。

商汤多模态实习面经一面(已OC)1. 项目+实习经历2. 阐述一下最熟悉的VL模型3. 根据2.提的模型进行深挖，包括网络设计，注意力计算的方式等4. pre-Norm 和 post-Norm 差别5. attention 计算复杂度6. flash attention计算复杂度7. 大模型的训练流程8. 手撕: torch 手写softmax 并基于softmax的分布写出采样函数面试官人很好很好!!!!!很轻松，很和谐

1️⃣RAG部分1.讲一下RAG的总体流程？—结合项目2️⃣Query 理解2.用户理解阶段一般会做哪些处理？有何作用？可以做哪些优化？3️⃣Index 构建3.文档问答中，如何构建索引，提升对用户问题的泛化能力？4️⃣Retrieval 召回4.多路检索如何实现？如何合并多路检索的结果，对它们做排序？5️⃣Reranker 精排5.如何构建重排序模型的微调数据？6️⃣模型结构部分6.RoPE相对正弦位置编码有哪些优势？7.为何使用 RMSNorm 代替 LayerNorm？8.RMSNorm与LayerNorm在数学公式上的核心区别是什么？7️⃣微调部分9.指令微调（Instruct-tuning） 和 提示学习（Prompting）的区别是什么？10.LoRA的工作原理及其优势？11.为什么在参数高效微调中使用低秩矩阵分解？