研0推荐c++还是java

一面: 1.对项目很感兴趣提了很多问题(不是质问，是疑问)2.之后问Transformer架构(详细讲了整体的流程3.详细问transformer的decoder组件4.提问既然decoder-only架构已经可行了为什么还需要encoder5.提出他们准备借鉴decoder架构做生成式推荐，问我有什么想法，可以怎么实施6.根据我的简历项目，问为什么做完SFT还要做RLHF，问RLHF的好处(需要明确指明可以做到SFT哪些做不到的地方)7.问强化学习方法原理，问的特别细(感觉是因为面试官不太懂)8.手撕-只记得是力扣原题，很简单二面:1.讲项目(我超详细的从项目背景到具体怎么做的给面试官叨叨了十五分钟)2.没再提问了，直接给我介绍他们的业务，介绍他们现在想用大模型技术做搜索推荐，因为别的公司已经有成功的尝试了所以他们也准备做这个无手撕

bg：2本9硕，第一段实习胆小🐭未投递bat整体timeline：10.9开始投递 除jdy外 10.23都已经结束美团（数据平台部）一面 二面 oc蚂蚁（Oceanbase某边缘部门）一面 二面拒绝（脑子进水了）快手（大模型应用开发）一面挂虾皮 （保险那边业务）一面 二面挂京东jdy（京东科技）一面 二面 三面 oc百度（用增后端）一面挂b站 （cicd流水线）一面挂滴滴 （mpt引擎架构）一面过 二面oc面试一些更具体部门或者业务，这里就不展开了，有感兴趣的同学可以私聊面经～一点感想：1.越来越卷了，认识了很多27届的小伙伴现在已经2-3段实习了2.大模型应用开发是趋势，在你学历以及简历深度到位的基础上，了解甚至熟悉大模型应用开发的东西会帮助你脱颖而出，最少能多很多面试（实测），但是也存在一个小风险：简历靠大模型吸引来的，可能一般也只是组里应上面okr要求要做agent，招你进去随便做一个，成长性堪忧，但是总比啥都不做好。3.自己做的项目，不管是点评还是什么其他各种秒杀 电商等，可以想办法多体现一些与众不同，面试官们真看腻了，他们都能给你全文背诵你简历的描述，最重要的在于项目复杂度，一定新颖程度描述到位的基础上，多结合个人的思考，没接触的场景或者问题，玩命调动自己做项目的过程经验以及结合一定八股来回答，在面试官那边印象不会差的4.算法这块，感觉绝大部分厂不会太为难，我手撕十多道的经验上来看，没有超出hot100及其简单变式，不用太担心5.最重要的还是运气，运气面前一切实力高低与否都显得很渺小而运气又和投递时期挂钩，短时间内如果没有面试或者面试结果不尽人意，不用着急，可以继续投递的同时一边优化简历和熟悉八股算法，没准哪天某大厂缺人就一面速通你了，幸福往往就在一瞬间～祝大家都能找到自己满意的实习～也欢迎同一届的后端小伙伴们一起多多交流

项目介绍+拷打1.每一步骤以后获得回答的变化，*在项目里sft和rlhf后大模型回答有什么变化，举例说明2.sft和 rlhf的作用有什么区别3.*sft如果用 dpo的chosen回答直接做sft的话还需要 rhf吗?八股1.sft有哪些方式?除了lora还有哪些?lora中为什么低秩矩阵是能够表示增量的?怎么初始化的?为什么要这么初始化?2.ppo、grpo、dpo(critic model和rewardmodel，哪个是未来价值，组内相对优势怎么计骎算，*如果组内差距大的话会对训练有什么影响?有没有佬说一下这个怎么答coding(二选一)1.手撕 transformer，输入一个矩阵然后输出经过transformer块以后的结果，不能使用torch，只能使用 numpy2.非 hot100 leetcode困难地下城游戏

主包2本9硕，学了一年Java开发，有一段比较长的大厂后端研发的实习，现在大模型太火了，有点儿想往大模型方向转，实验室基本都是就业向，发不出论文来，所以基本只能考虑大模型应用开发。有深度学习基础，研究方向也是大模型相关的，现在开始从头看那些什么langchain，langgraph的视频，感觉太浪费时间了，想直接通过项目去学习，有uu推荐rag和agent相关的项目吗