双非想进AI大厂？面试官看重这几点

大家好，我是阿术。这篇分享下我读书、找工作经历，有问题都可以向我提问哦。1. 自我介绍电子科大本硕，本科综合排名前5%，拿到中科大、东南和本校的保研offer硕士两篇一作 C 会拿到阿里云、蚂蚁暑期实习offer，选择在蚂蚁实习并转正校招拿到 10+ offer，其中大厂有腾讯、蚂蚁、百度、美团、阿里云，国企有工行、交行、建行、招行、人保、14所，目前在大厂当程序员2. 读书2.1 本科我是从河南小县城考到电子科大的，本科时候成绩也不错，比较会考试，很多成绩都是90+，年级排名大概是5%左右。由于学校风气就是深造，自己也没有对职业发展做规划，所以就只知道本科毕业读研读博。我们学校的保研率是在1...

很多人问我如何准备大模型的面试，分享下我的经验，针对两种情况：1. 有大模型实习2. 无大模型实习针对无大模型实习的情况，我建议先找一段中厂实习为主，比如 zhipu、Minimax （当然有大厂进大厂）这些，相对容易进，尽量积累大模型实习经历。针对有大模型实习的情况，复习内容为：1. 常规八股（transformer、bert 等）2. 最新八股（GQA 等）3. 技术报告（一定要自己看原PDF，目前推荐 DeepSeekV3, R1, kimi1.5, Minimax-01, Qwen2.5, Qwen2.5-VL）4. 手撕 Leetcode：Hot1005. 手撕模型，比如 MHA 这些首先是常规八股和最新八股，这一部分可以自己找找网上资料，整理好的，背。然后是技术报告，目前推荐的内容有：1. DeepSeekV3：必读2. DeepSeekR1：必读3. Kimi1.5：选读4. Minimax-01：选读，据我所知最长上下文模型（外推到 4M，不过好像被 LLama4 的 10M 超过了）5. Qwen2.5：必读6. LLama3.1：必读7. Qwen2.5-VL（如果简历有多模态内容）：选读重点关注：1. 阶段训练（预训练几段、Post-training 几段？上下文用了多少？数据配比是什么？）2. 模型创新点（MHA 创新是什么？作用是什么？）3. 上下文优化创新点（一般是优化显存和阶段训练）4. 多模态优化创新点（简历有多模态内容）5. 几个模型不同之处（比如 Qwen2 和 Qwen2.5 的不同之处）最后是手撕，Leetcode 只刷 Hot100 够了，模型手撕建议关注（我目前会的）：1. MHA2. LayerNorm3. Transformer Encoder (MHA+LayerNorm+FFN)4. PE（绝对位置编码）5. ROPE6. SwiGLU7. RmsNorm每次面试前快速过一遍就 ok 了。

之前团队在做合同审查和研报问答两个 RAG 项目，踩了不少分块（Chunk）相关的坑。今天把这块经验整理一下，希望对正在做类似事情的朋友有点帮助。先搞清楚 Token 这个概念做 Chunk 之前，得先理解 Token。很多人把 Token 简单等同于"字"或"词"，这不太准确。Token 是模型实际处理的最小单元，中文大约 1.5-2 个字对应一个 Token，英文则大约是 0.75 个单词一个 Token。这件事为什么重要？因为不同类型的文档，Token 密度差异很大。我们实测过：一份 20 页的中文合同，大约 8000-12000 个 Token；...

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财