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赛事介绍 德勤数字化精英挑战赛（Digital Camp）是德勤中国主办的一项面向全球高校学生的大型重要赛事，旨在发掘具有数字化思维的顶尖人才。这是一次带你领略“由基础到实践，创造数字化商业未来”的绝佳赛事！助力你快速学习数字化前沿知识，结交良师益友，共同探索数字化未来。 2026赛事主题 ： AI × Organization —AI驱动的组织进化与智能化转型我们正站在AI驱动生产力变革的起点。2026年，德勤数字化精英挑战赛十周年，将聚焦专业服务场景，邀请你作为“未来工作架构师”，选择具体业务场景，设计并开发AI赋能的解决方案，重新定义人机协作的界面与范式，推动团队从传统操作向智能协作的根...

发点面经攒攒人品1、你在线上或离线训练时，过拟合怎么处理？直接说你最有效的三个方法和拿到的收益。2、把 BN 讲透：原理是什么；训练期和推理期用的统计量有何不同；跟 LN、GN 比，分别什么时候用、怎么取舍。3、分类和回归你最常用哪些损失？你更偏好哪几个，为什么（从鲁棒性、梯度、数值稳定性上谈）。4、L1 和 L2 正则你怎么选？它们各自的效果与风险是什么，工程里你是怎么权衡的。5、二元和多分类的交叉熵你怎么写？在工程里你怎么做数值稳定实现。6、AUC 到底在统计上代表什么？你怎么计算它，在线上业务里你如何解释“这次 AUC 提升”的含义。7、你做 CTR/CVR/CTCVR 联合建模时，ESMM/ESMM2 是怎么推导与工程落地的？线上到底带来了什么收益。8、Transformer 里因果注意力的 Q/K/V 各从哪来？Mask 具体怎么实现。9、Scaled Dot‑Product Attention 为啥要除以 √dk？如果不除会出什么数值或训练问题。10、把 Transformer / Decoder‑only 的整体结构过一遍，各个组件分别在干什么，有哪些常见变体。11、位置编码这条线你怎么选：绝对 PE、相对 PE、RoPE 各自的思路、优势和局限，结合你的项目谈取舍。12、长上下文怎么搞？Rope scaling、Position Interpolation、KV Cache 管理、检索增强、窗口注意力，你的实战方案是什么。13、KV Cache 在训练和推理中的差异是什么？它的加速价值有多大，吞吐与延迟你是如何权衡的，vLLM/paged‑attention 需要注意什么。14、PEFT 方案里（LoRA/QLoRA/Prefix/Prompt‑Tuning/Adapter）你怎么选？说说稳定训练的经验。15、SFT 和对齐（RLHF/DPO/IPO/PPO）原理差在哪？在不同数据与资源条件下，你怎么选路线。16、RAG 系统你怎么设计？切分、索引、召回/重排、压缩/融合、兜底策略怎么串。17、提示词工程你是怎么搞的？System/角色/约束/分步指令怎么写，如何防越狱

OPPO一面实习介绍，上色的损失函数，项目介绍，数据集，损失函数，有没有做轻量化？边缘模糊怎么办？会不会C++，落地部署传统的去噪方法，BM3D，WNNM脸上的痣怎么用传统方法识别出来？数学理论对学深度学习有什么优势？GAN的应用场景和优缺点OPPO二面项目(真实图像去噪怎么做，是否了解高光谱图像的噪声来源机理)，实习(做了什么改进)定了高目标实现了的事情，发不了顶刊的原因，拿了什么offer，职业规划，工作强度怎么看待？C和C++熟练嘛？工程部署落地出问题怎么办？算法部署到手机，封装成SDK，出现各种问题怎么办？OPPO26OPPO27届寻梦计划暑期实习3.6启动啦，26届补招也进行中tip...

目前组内就我一个实习生，今天没派活就让我自己学go，是摸了会鱼被发现了吗