先问了三个项目相关基本都是解释项目 没有涉及到任何八股相关知识然后让做题数组的连续子串 看着很easy 用滑动窗口做的结果写了三十分钟也没有全部测试用例通过最后面试官说时间到了 也没有反问就结束了恨自己 掉小珍珠了 呜呜呜呜依旧爱鹅信鹅

一来先做题 最长递增子列 大概15分钟然后问了一个项目几个问题 就结束了全程35分钟五分钟后显示面试不通过面试官看着年轻 背后很吵 好像很忙想结束这个面试

一天面三个 嗓子冒烟

nlp春招 面试官迟到 也没开摄像头1. 多轮对话中 用户输出的意图前后不一致的 怎么做2. 多轮对话中，模型无法识别到之前的内容，或者说遗忘之前的内容 怎么做1. 比如用户说我想去杭州，天气怎么样？这里指杭州的天气 不是当前位置的天气3. 模型预训练mask怎么做的？4. 模型预训练超过了最大长度 怎么做？ 截断 拼接？5. 如果没有达到输入的长度，怎么做 用padding？6. padding效果不好 有什么其他办法？7. 大模型幻觉怎么处理8. 具体一点，训练语料已经过时了，现在用怎么能够得到当前的答案9. 做题 快排基本都是业务相关问题 也没有接触过面试官意思是这些都是最新论文有的 说我应该多关注最新论文等等现在在才想起来语料过时意思是回答外挂知识库吗

1. 项目相关 数据集来源 怎么标注 标注的坐标是什么2. yolo从1开始介绍3. 了解降维算法吗 pca介绍4. 了解聚类算法吗 kmeans 密度聚类5. 说一下knn和随机森林6. 混淆矩阵7. 激活函数 说几个8. 手撕knn9. 为什么选择llama2而不是其他的 怎么对比的10. llama2遇到了什么问题 怎么解决11. llama2有哪些参数 输入长度怎么设置的12. 模型输入很长怎么办 推理的时候和训练的时候13. lora和全量精调的对比14. gpt了解吗15. bert了解吗16. 说一下gpt从1-4的区别17. 用过claude3吗18. 为什么月之暗面的输入长度能这么长知道吗手撕knn没写出来 之后说了个思路求求求求求二面

1. 预训练的模型与原始的模型 效果比较2. 微调的模型与原始模型效果比较3. 训练效果很好，上线之后效果不好的情况4. 怎么评价模型效果5. 数据标注怎么进行6. 人工标注可能有失误，怎么能最快的找到这个错误的7. 遇到过哪些badcase 怎么处理的8. 除了参数 数据集 还有什么其他的处理方式9. 对于难以区分的类别怎么做1. lora介绍2. transformer介绍3. 数据不均衡的时候 采样的方式4. 对分类数据，数值数据怎么办 encode的方式5. tokenize的方式1. 怎么分词2. 怎么encode21号面的 至今还在面试中 求二面（扭曲

1. lora参数介绍lora结构2. lora是在那个module训练的3. 其他的网络架构了解吗 mixtral啥的4. 从英文到中文的token怎么实现 有哪些实现方法5. BTE是什么6. 阿里的模型 多模态模型 有了解吗7. MOE框架8. lora精调和全量精调的区别9. 预训练所用数据集大小 token大小还有一些基础的transformer之类的 忘记了

1. 做题，用梯度下降求解根号二的值2. transformer1. 结构介绍2. attention介绍3. 有没有了解过其他的attention结构3. 分类算法用什么损失函数4. 交叉熵的原理5. kl散度与交叉熵区别6. 为什么二元分类不用mse

1. 目标检测1. yolov5介绍，backbone结构等相关2. 卷积介绍，说卷积计算公式3. 了不了解轻量级的目标检测的算法2. transformer1. 结构介绍2. 介绍多头注意力机制3. BN和LN的区别，为什么transformer要用LN4. 增加非线性是在哪个部分5. 了不了解vision transformer…等做cv的transformer3. python1. python多维度，取最后一维5-9 怎么切片2. python中set的原理是什么3. 了解哪些数据结构，介绍链表4. 链表的增加删除怎么进行5. 链表反转方法6. torch中如果要增加一个维度怎么做4. 传统机器学习1. KNN介绍，怎么迭代的2. Kmeans介绍3. 如果在使用knn，kmeans的时候，有噪音干扰，怎么处理面的组是做目标检测相关的 但是储备不是很好 不知道能不能过

淘天机器学习算法补录挂了 还是记录一下吧很久没有面完这么崩了先和项目相关 用到了yolo 于是：1.介绍yolo结构2.讲一下目标检测算法 从faster rcnn这类 ssd 到yolo的发展历程 （上来就懵 像在介绍论文背景3.说一下yolo从1到现在8的结构变化 有什么不同（谁能告诉我这种问题到底是几句话说还是真的要讲十分钟才算对啊）4.了不了解ssd5.为什么yolo就能实现一步检测 其他的不行 中间细节用到的方法是什么另一个项目llm相关：1. 做的都是基础的nlp任务 为什么要用大模型2.llama结构 （真的很爱问结构3.现在国内的llm也很多 为什么没用 为什么用llama3.还有几个项目相关问题 不太记得了transformer：1. 输入序列长度增加一倍 整体计算复杂度怎么变2.层norm和batch norm （面试官非常纠结这个层 到底是用在什么层 细扣3.ffn手撕 nums queries，让nums每个数字变成queries相同的数字 一共需要多少步说了暴力解法思路 让优化 感恩 面试官一步一步引导 说思路 最后让写了个二分查找 结束

上海 机器视觉数据挖掘自然语言处理总时长1h15分项目中fasterrnn介绍 问细节与yolo对比思考项目中yolo数据增强方式 问图像类其他高级数据增强方式nlp中数据增强方式unet结构介绍 问细节大模型实习内容细问 预训练 微调方式 prompt的本质作用 情感分析相关 loss函数 评价指标等等介绍transformer与rnn对比自注意力机制本质位置编码原因还有些记不清了 基本是讲到哪问到哪做题 反转链表体验很好 面试官会引导回答 后续问了想做的方向 目前offer情况 介绍了部门内容 强度（表示强度很大）

京东 算法工程师-机器学习12.20一面问目前offer情况问项目 介绍项目介绍transformer，问了几个transformer结构相关问题有些没答上来 让我介绍一个我熟悉的算法介绍lstm业务场景问题：怎么预测销售量 销售量的影响因素（业务问题真的好难回答 每个公司都不一样 感觉每次都答的不好 看得出面试官不是很满意还有一些想不起来了大概35分钟左右 没有做题虽然写的是机器学习但是问的都是深度学习相关 没问机器学习基础知识

byd面试 项目解释模型模型优缺点数据增强c++ 结构体和类的区别python copy图像二分类数据尺寸不一样怎么办传统图像算法

群面➕单面 群面AB小组辩论单面问一些基础问题 为啥想来上海这样 几分钟左右