26届双9机械女生转嵌入式

腾讯-混元大模型面经-华5硕-主页内tui❗❗腾讯26届春招提前批/26届暑期实习生/日常实习生/25届补录招聘启动 | 所有专业类型均有岗位🏅中国民营企业500强排行榜第6位【在招岗位】1. 技术类：软件开发、技术运营、安全技术、测试与质量管理、技术研究、解决方案与服务、硬件开发2. 产品类：游戏产品、内容制作、通用产品、金融产品、项目管理3. 设计类：游戏美术、平面交互4. 市场类：战略投资、市场营销、公共关系、销售拓展5. 职能类：财经分析、人力资源、法律与公共政策、行政支持【招聘范围】应届生（24届、25届可投）、实习生（在校生可投）、青云计划（23届/24届/25届博士、24届/25届硕士）【网申链接】https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw腾讯-混元大模型面经-华5硕部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式代码：22. 括号生成代码：多头自注意力一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右二面自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码：3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题：对目前大模型的发展有什么看法代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导四面自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股总结一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面腾讯-混元大模型面经-华5硕-主页内tui腾讯-混元大模型面经-华5硕-主页内tui❗❗腾讯26届春招提前批/26届暑期实习生/日常实习生/25届补录招聘启动 | 所有专业类型均有岗位🏅中国民营企业500强排行榜第6位【在招岗位】1. 技术类：软件开发、技术运营、安全技术、测试与质量管理、技术研究、解决方案与服务、硬件开发2. 产品类：游戏产品、内容制作、通用产品、金融产品、项目管理3. 设计类：游戏美术、平面交互4. 市场类：战略投资、市场营销、公共关系、销售拓展5. 职能类：财经分析、人力资源、法律与公共政策、行政支持【招聘范围】应届生（24届、25届可投）、实习生（在校生可投）、青云计划（23届/24届/25届博士、24届/25届硕士）【网申链接】https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw腾讯-混元大模型面经-华5硕部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式代码：22. 括号生成代码：多头自注意力一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右二面自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码：3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题：对目前大模型的发展有什么看法代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导四面自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股总结一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，哈工大计算机研一，就业方向怎么定？选Java还是C++后端，嵌入式 AI 是好选择吗？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：老师您好，我本科就读于一所军工类双非电子信息科学与技术专业，硕士就读于哈工大计算机专业。本科有嵌入式开发的经验，做过几个智能小车，物联网设备，以第一作者得过十几个省奖，具有微信小程序前后端开发经验，熟悉STM32。硕士期间研究方向为生物信息学，做基因组相关的数据结构算法开发，正在尝试将大模型微调技术加入其中，这个方向只能发一些生物信息学期刊，发不了cvpr这种ccf-a会议。面...

从上一个帖子之后面了大概七八次大厂公司，基本都做了总结，现在发一下面经，但是基本都一面挂......搞不懂问题也答了，手撕也过了为什么全都一面挂。。。疑似KPI面，无手撕，聊项目，聊八股1.自我介绍2.你认为前端和交互相关的技术有哪些？3.event loop4.promise5.你的研发过程中有没有使用过一些技术，通过event loop实现的技术6.宏任务、微任务这种情况在实际开发中你认为有哪些应用场景7.手写一个Promise.then的话，是怎么具体实现的8.手写这个Promise的话是怎么去实现这个同步任务、异步任务、宏任务、微任务的这个执行顺序的9.Promise会创建宏任务吗，Promise的宏任务是在什么时间点创建的？10.聊聊页面鉴权11.Token放在请求头的哪一个具体位置12.Token存储在LocalStorage里面会不会有安全问题？别人使用越权登陆怎么办？13.大部分的网站的登录信息，你认为是存在localStorage里还是存在Cookie里面14.你们现在为什么做项目都喜欢把Token存在LocalStorage里面，是有什么开源项目或者是看到什么推荐这样存储的吗15.防抖和节流具体做了一个什么事情16.如果我做了两次请求，第一次因为服务器卡顿返回的特别慢，第二次请求很快返回，结果第一次请求覆盖了第二次请求，该怎么办？17.介绍一下虚拟滚动18.你如果是按需渲染的，那么你的列表总高度理论上是不知道的，你怎么去知道这个列表的总高度是多少？19.虚拟滚动的时候如果滚动比较快，可能会出现白屏，实时渲染可能会出现抖动，有什么方案可以去解决？20.最近大模型比较火，你对AI或大模型有什么理解呢？你会使用大模型在具体实际生活中去做些什么21.你是怎么学习的？22.你看过哪些开源项目呢反问：1.面试流程2.公司base 杭州3.项目业务基本都答上来了，两个不是很确定的问题也一口气说了一大堆，面试官全程笑呵呵，但是有反馈，不抱希望，感觉会凉。

电商治理面经 第三面三面完就hr面了记录一下面经