转正实习-阿里高德AI应用算法一面

1. 自我介绍2. 介绍你做的模型loss设计，包含基础损失与辅助损失，说明各部分作用与梯度流动逻辑模型loss采用多任务联合优化框架，主损失负责核心任务拟合，辅助损失用于约束特征对齐、分布对齐与梯度稳定。以多模态分类模型为例，主损失使用交叉熵损失，直接优化分类准确率；辅助损失包含对比损失用于拉近同类特征距离、拉远异类特征，以及KL散度损失用于对齐教师模型与学生模型的分布。训练时通过权重系数平衡各损失，保证主任务不被辅助任务淹没，同时利用梯度裁剪解决多任务梯度冲突问题。 import torch import torch.nn as nn class MultiModalLoss(nn.Mod...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.python里的list和dic常见的操作以及复杂度3.栈和队列的原理和使用场景4.TCP和UDP的区别5.RMSNORM和layernorm区别6.GQA MHA MQA的区别7.项目的创新点8.基于RAGFlow的项目问的是9.项目创新点10.分块的策略，追问11.怎样精确把图片识别为一个块12.怎样减小幻觉的13.手撕原地合并两个升序数组

1. 做一下自我介绍2. 你对网络安全方向怎么看，为什么 AI 应用在这个方向上既有价值又有风险网络安全很适合和大模型结合，因为它天然就是高噪声、多源数据、强依赖经验判断的场景。告警研判、攻击链还原、漏洞摘要、规则解释、工单辅助这些任务都能显著提效。但安全场景比普通问答更敏感，问题不只是答得快不快，而是结论能不能被验证、引用是不是准确、有没有被 prompt injection 或恶意样本绕偏。安全方向里的 AI 应用，最终拼的不是模型会不会说，而是证据链是否闭环、输出是否可审计、权限边界是否足够严。3. 介绍一个你做的这个项目，重点讲架构和你负责的部分4. 为什么要用 RAG，而不是直接让模...

已经是4月10日，以前说的金三银四也马上过去了，大家都有offer了吗，没有的话是去社招培训，还是找个工作考研还是脱产考研。鼠鼠真找累了，一个多月以来一直处于精神紧绷状态，只有两家外包的offer，想着先干去吧，知道会脏简历，但也是没办法了，可能干的不行再考吧。。。。