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1.实习介绍2. Lora 原理(核心是低秩分解:将原始权重更新近似为两个低秩矩阵乘积，减少参数量，保留主导方向，训练高效)3.了解 DeepSpeed 吗，ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO3分别做了哪些优化(1优化优化器状态，2优化梯度，3切分参数，全面节省显存)4. Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA,DeepSeek 有什么区别(Qwen采用GQA+SwiGLU+RMSNorm，和LLaMA架构非常相似，差异在训练数据和tokenizer中文支持更好;DeepSeek只用MoE/MLA架构，Qwen系列主要是Dense模型)5.怎么缓解大模型的幻觉问题(RAG，RLHF对齐，事实监督)6.大模型的 MoE 结构相比于 Dense 结构训练的难点在什么地方，DeepSeekMoE为什么效果好，有什么值得我们借鉴创新点(MoE面临负载不均衡、训练不稳定问题;DeepSeekMoE通过细粒度专家和共享专家设计提升稳定性和效果)7.知道FP16和BF16有什么区别吗，包括FP32和INT8这些，在训练大模型的时候，应该怎么选择(FP16精度高但易溢出，BF16动态范围大;训练常用BF16混合精度，推理用INT8量化加速)8.讲-下 RLHF 的流程，写-下 PPO和 DPO的 Loss表达式(训练奖励模型后用PPO/DPO优化策略:PPO Loss: policy ratio + KL 约束/ DPO Loss: logit preference diff + sigmoid binary loss)9.对于超长上下文业界一般是怎么做的，你知道 Qwen是怎么做的吗(业界常用ROPE 变体/滑动窗口注意力/稀疏注意力等:Qwen使用YaRN和窗口注意力扩展上下文)10.开放题:你觉得目前大模型的上限在哪里(推理能力、长期记忆、具身交互和能耗效率，需要架构创新和多模态融合突破)11.代码:152.乘积最大子数组

1.实习介绍2.展开讲一下在百度实习的工作3.实习工作具体是如何做的？4.具体探索过程是怎样的？5.想法是如何逐步优化的？6.介绍一下你了解的其他基于 MoE 的模型架构7.如果基于 MoE 的模型在训练时负载均衡不好怎么办？8.讲一下负载均衡的概念9.如何解决负载均衡问题？10.讲一下 DPO、PPO、GRPO 的区别11.如果在训练 DPO 的过程中，正例和负例的 loss 都在下降，该如何解决？12.讲一下 RAG 项目的亮点13.如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？14.算法题：求根节点到叶节点数字之和（LeetCode 129，非 Hot100）

#求助offer选择bg9本华五硕，无论文，有一段大模型应用暑期，秋招大失败。现有两个offer，都是算法岗，华为和暑期转正的众安保险。华为，计算产品线，主要做昇腾配套的vllm，base杭州/青浦接口人也不知道，至今11月26没接到offer call（但十一月初接了一个保温），估计优先级不够，接口人也让我先签另一个。众安，主要做大模型应用，今年诚意很高，薪资和华为半斤八两，base上海，实习体验我们组特别peace，mentor来的比我晚走的比我早，但我怕被养废了（自我PUA了属于是）。目前的想法是想趁年轻狠狠赚钱，感觉华为跳槽认可度会高一点，不知道该选哪一个。

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