bg双9图形学方向，有一段雷火日常实习。3月中旬开投的，客户端引擎都投，有面就面，简单记录一下。简历挂：鹰角：3.18 投递 3.20 挂莉莉丝：3.18 投递 3.20 挂腾讯：3.11 光子一面，第一场面试啥都没准备好，秒挂3.17 光子一面，感觉还行，但是七天不出结果自动挂3.25 光子一面，感觉也还行，但又是七天不出结果自动挂光子是真离谱，不知道为什么喜欢卡人，甚至中间发了好几封邮件催，要挂早点挂了让别人捞不行？3.31 腾讯地图约面，拒，非游戏部门不想面4.6 天美一面，手撕没撕出来，聊得还行，秒过4.10 天美二面，也比较轻松，秒过4.14 天美HR面网易：3.28 互娱笔试4.2...

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

1. 自我介绍2. 项目拷打，重点说训练目标、数据构造和效果闭环3. SFT 的损失函数怎么计算，如果样本长度差异很大要注意什么SFT 本质上还是标准的 next-token prediction，常见就是对目标输出 token 做交叉熵损失。对于指令微调来说，通常不会对整个输入输出序列都算 loss，而是只对 assistant 部分或者需要学习的 target 部分做 mask。这样模型重点学习回答分布，而不是把用户输入再复述一遍。样本长度差异很大时，最需要注意的是 loss 的归一化方式。如果直接对 batch 求和，长样本会天然占更大权重，训练会向长回答风格偏移。更稳的做法通常是按有效...