腾讯实习-大模型算法二面面经分享

哔哩哔哩大模型面试岗，我悟了！！！大家好，我是Yuki。周末跟一个在B站面试大模型算法实习岗的学员聊了整整两个小时，他说这场面试让他“一边冒汗一边开窍”。我让他把面试题完整复述了一遍，今天就把这场高质量的技术对话分享给大家。说实话，这几道题问得是真有水平——不是那种背八股文能应付的，而是实打实考察你做项目的深度和思考力。面试复盘：一场关于Agent的技术拷问第一关：你现在做的Agent到底是什么？面试官开门见山，没有废话。如果你回答“就是一个能调用工具的AI”，那基本就凉了。面试官要听的是：你对自己做的事情有没有系统性的理解。正确的打开方式是这样的：“我负责的是一个面向科研场景的辅助Agent...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.CLIP的结构+一个batch里面混入了相同的图片，也就是说一个正样本被当作一个负样本，但它实际是一个正样本，怎么去解决和避免这些问题?在训练或者说Loss层面2.CLIP可以做分类吗?通过对齐的方式做分类你觉得是可行的吗?图像输入给大模型，解码输出文本，这样的对齐方式和CLIP有什么区别?这两种哪种是未来趋势?3.COT有了解过吗?结构化的输入/few-shot 为什么会有帮助?(模型层面)4.有了解过哪些大模型?BLIP2的三个loss介绍5.现在大部分的结构不采用Q-former，而用MLP，是为什么?那为什么之前不用MLP，而用Q-former?6.一个多模态模型，它的视觉和文本编码器的参数量大小有什么配比的逻辑?7.一个5乘5的卷积，它可以由几个3乘3的卷积串联来替换，从而减少计算量但保持感受野不变?8.分类任务需要很多标注样本，但是现在想在少量样本的情况下，实现新增任务的效果，如何实现?不希望通过大量数据做微调

（分享面经攒人品）面试老师超温柔、超好。第一次面试就这样给团子了。整体下来给我的感觉就是自己太紧张了，答不是很流畅、没怎么分点，回答的比较乱。大概率要g。---------------一面结束第二天收到二面邀约。二面时自我介绍依旧紧张，后边聊嗨了就挺顺畅。------------Timeline-------------4.11 笔试4.13收到一面邀约4.15一面4.16二面邀约4.17二面------------一面-------------------自我介绍项目拷打（半个小时）实习拷打（十几分钟）八股MySQL的索引结构为什么用B+树；一条SQL的执行流程；间隙锁的作用；怎么优化慢SQ...

双9（中间有gap)，走java后端，项目搞了个后端+rag。实习投的比较晚，4月初才开始投，到现在的情况是：只有一个小公司给了实习，但是太小了，不想去。其他中大厂，投了一大堆，不是在走流程，就是直接挂简历，到现在面试机会都寥寥无几。同门走agent开发，都拿到offer了。我现在焦虑得团团转，都准备考公考编得了。本来想走选调，结果发现，很多好的岗位要求党员，现在去走流程也来不及了。感觉失败彻底