腾讯 -暑期实习-PCG技术线-推荐算法

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.询问实习时间3.快手推荐实习主要做的什么4.实习期间做了哪些优化5.LLM 的长度扩展策略有哪些6.介绍 YaRN7.用户是怎么用你们的工具的8.幻觉怎么判断出来，如何解决9.是否有调用外部搜索引擎10.有没有用到Agent和RAG11.910B适配过程中遇到的问题12.深挖NIPS论文13.下游任务介绍，效果为什么会有提升14.给了一个现实生活中的例子，你的这篇论文怎么套上去15.实习期间最大的挑战16.技术上最有难度的事情是什么

1、自我介绍2、实习介绍, 遇到过什么困难,有什么提升3、如果现在就是开发的话，一般用什么 IDEPython 开发我一般用 PyCharm 或者 VS Code。如果项目偏工程化、代码量比较大、需要比较强的调试和项目管理能力，我更倾向用 PyCharm，因为它对 Python 项目结构、虚拟环境、断点调试、调用链查看支持比较完整。如果项目需要同时处理前后端、脚本、配置和容器文件，我会用 VS Code，因为插件生态更灵活，远程开发也比较方便。如果涉及服务部署和 Linux 环境排查，我也会结合终端、vim、tmux 一起用。4、项目介绍5、上线后出现 bug，一般怎么处理线上出现 bug 时...

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

友友们，这个公司怎么样啊