京东大模型算法实习二面

1. 实习介绍2. 常见的大模型，或者说VLM这块的模型，了解过哪些？3. Qwen 2.5 VL相对Qwen 2 VL做了哪些改进？4. 追问道了M-RoPE比原来的RoPE有什么改进？有什么优点？5. 原来的RoPE在升级成M-RoPE之前，它是怎么处理视频的？具体来说，对于每一个每一帧或者说每一个patch，是怎么处理的？6. 然后聊项目深挖项目可能会问七八个题目7. 算法题：lc70 爬楼梯（送分，3分钟写出滚动数组优化）8. 反问

只面了半个小时，感觉被速挂了。📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、数据库了解吗； 3、模糊查询关键字； 4、模糊查询占位符； 5、连表查询左连接格式； 6、左连接具体出了个关系型的题目； 7、数据库索引的数据结构； 8、命中索引（不会，投降了）； 9、连表查询，top5消费； 10、linux指令； 11、k8s指令； 12、对pod进行扩容如何扩容； 13、3次握手、4次挥手； 14、如果3次挥手会怎样； 15、有参与什么工程性的代码工作吗； 16、做了什么； 17、口撕算法：字符串取第n个元素有什么方法； 字符串去重；...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.主要以项目交流为主，并非拷打，有点像讲组会2.Sota模型在对应场景测试效果怎么样3.你认为大模型在你项目中最大的误差来源于什么4.数据怎么准备的，怎么处理的5.AIGC生图是2d还是3d6.AIGC如何评定最终效果7.科研项目训练模型了吗8.一共用了哪些模型9.针对不同模型，如何调整提示词以适应其特点

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...