字节多媒体岗位是客户端么

1.项目深挖，相关八股2.解释lora3.vit细节4.diffusion原理5.场景题：小红书平台很多山寨物品，正品假货山寨，怎么识别正品，从算法角度来说，可以用哪些模块6.知道triple loss吗7.目标检测，可以用哪些目标检测模型检测纹理8.力扣：给一个算数整数求平方根，只保留整数舍弃小数

1.八股：LoRA 和全参数微调的核心区别是什么？在显存和训练效率上各有什么优劣？2.八股：DPO、PPO、GRPO 三者的优化目标有何不同？为什么 GRPO 的 loss 中要显式加入 KL 散度项？3.八股：Transformer Encoder 中 FFN 的作用是什么？4.八股：什么是 DeepSeek 的 MLA？它的优势是什么？5.项目: 你在实习中用 LoRA 微调了哪个开源大模型？具体 rank、alpha、dropout 是多少？为什么这样设置？6.项目：SFT和DPO 数据是否有重叠？DPO 的偏好数据是如何构造的？人工标注成本大概多少？7.项目：你们的 RAG 系统召回阶段用了 BGE-M3 还是 BM25？最终选择依据是什么指标（如 Recall@k）？BGE-M3 输出向量维度是多少？8.项目：为什么不用纯向量相似度直接生成答案，而要再过一遍大模型？这样做对幻觉和安全性有什么帮助？9.手撕：接雨水（LeetCode 42）

1.八股：一个7B参数的大语言模型，在训练和推理时分别需要多少显存？影响显存占用的关键因素有哪些？2.八股：SFT 阶段，7B 和 70B 模型的学习率设置通常有何不同？背后的原理是什么？3.项目：DPO 训练过程中，你会重点关注哪些评估指标？为什么？4.项目：训练一个基于 pair 对的 reward 模型，loss 函数怎么写？如果是非 pair 形式（只标注最优 response），loss 又该如何设计？5.项目：DPO数据构造中常出现正负样本不均衡问题，你有哪些解决方案？6.项目：用DPO缓解幻觉时，如果反而引入了新的幻觉，可能是什么原因？7.项目：DPO中的beta参数代表什么？过大或过小会带来什么影响？8.项目：你在微调时是否观察过不同层的梯度差异？9.项目：不同参数高效微调方法（如 LoRA vs Adapter）在你的任务上效果对比如何？

1.八股：大模型框架了解哪些，介绍下vllm原理2.八股：常用的LLM，讲解DeepSeek R1的训练流程和基本原理。3.八股：讲讲MOE架构和Dense架构差异，在训练和推理方面4.项目：介绍实习项目，项目中有没有做微调？5.项目：DPO，PPO和GRPO的区别6.项目：为什么PPO要用value baseline和GAE？它们如何让训练更稳定？7.项目：为什么GRPO在训练MOE时会出问题？原因是啥，怎么改进策略8.项目：GRPO的KL散度是什么？KL散度中超参数如何设计？9.项目：阐述大模型的幻觉现象及抑制方法。10.代码题：lc300 最长递增子序列