0426小米广告算法一面凉经

个人背景介绍：双非本，985硕士，南洋理工phd (预计27.08毕业)论文情况，一作CCFA：4，共一CCFA：2，一作CCFB：2，还有若干其他论文但是个人之前的研究方向和现在热点的LLM/Agent不是太相关。最近半年多才转到agent方面，有关论文只有一篇挂名的Agent论文(CCFA)和一篇一作在投实习背景：之前在华为实习了4个月，做Agent算法工程师。求各位大佬或者公司技术人员，能不能捞我一下。感谢！

大模型算法岗3.9 投递 两天后简历挂3.17 捞简历＋约一面3.25 一面。一个工作日后通知通过，约二面3.27 二面。一个工作日后通知通过，约hr3.31 hr电话4.2 oc

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流‘1.项目拷打2.为什么主模型不能加入相关特征3.业务视频的后验的均值label有特殊的嘛4.样本如何构造的5.模型是冷启动还是热启动，为什么要这样;冷启动多久能收敛6.介绍MMCN7.模型上线有多少资源消耗8.Ihuc具体是放在哪一层的9.tokenmixer和mmcn的区别是什么，为什么没有推tokenmixer10.MMCN的scaling效果怎么样;11.相同的参数量，mmcn和tokenmixer的训练速度有区别嘛，样本数量，资源数量12.缓解负迁移是怎么做的13.从这个项目实习中有什么收获嘛14.样本的存储格式是怎么样的15.还了解业界的其他精排模型代码二维dp:最短路径

继续来分享下最近的面经~1.手撕编辑距离2.dpo grpo基本原理 损失函数构成3.reward hacking解决办法4.kl散度5.llm做数据清洗6.QA注入知识的作用7.grpo在cot场景下不稳定怎么改进8.grpo改进9.dapo gspo聊一聊10.transformer模型自注意力机制计算复杂度