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大模型算法一面、二面面经

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25 条问法 · 20 道题

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Seed团队一面 1. 深度拆解我的顶会学术论文:讲清模型输入输出逻辑、PPO训练损失的融合实现方式;分析论文独特数据构建方式的设计考量,对比通用搜索数据集方案的差异化优势。 2. 详细介绍腾讯WXG实习项目,重点讲解Qwen2.5-VL多模态相关落地工作。 3. 现场手写梳理PPO、DPO两套算法完整流程。 4. 完整梳理顶会论文整体框架,清晰说明输入、输出设计。 5. 完整复盘腾讯WXG实习的全部工作内容。 6. 算法手撕题型(非高频热题):单调栈类算法题。 技术二面 1. 全方位深挖学术论文:阐述落地应用场景,举例展示输入输出样本;区分“原始知识库存在错误”和“模型未充分学习知识”两类问题;讲解整套方案的训练融合逻辑、MDP状态空间定义、研究思路由来、论文核心创新点、全套评测体系;同时询问校企合作资源、项目落地进度、实验采用的基础大模型。 2. 再次细致复盘腾讯WXG实习项目细节。 3. 算法手撕题型(非高频热题):滑动窗口算法题。 HR综合面 1. 完整个人自我介绍。 2. 介绍自身实习、科研阶段对接的各级负责人。 3. 分享高效学习技巧,聊聊读研期间平衡课业与科研任务的经验。 4. 复述顶会论文核心思路,解释熵崩溃相关概念。 5. 过往实习机会获取渠道,是自主投递还是导师推荐。
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  1. 01
    深度拆解我的顶会学术论文:讲清模型输入输出逻辑、PPO训练损失的融合实现方式;分析论文独特数据构建方式的设计考量,对比通用搜索数据集方案的差异化优势。
  2. 02
  3. 03
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
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    全方位深挖学术论文:阐述落地应用场景,举例展示输入输出样本;区分“原始知识库存在错误”和“模型未充分学习知识”两类问题;讲解整套方案的训练融合逻辑、MDP状态空间定义、研究思路由来、论文核心创新点、全套评测体系;同时询问校企合作资源、项目落地进度、实验采用的基础大模型。
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