AGI 大模型算法岗位面试经验汇总
本文汇总了字节、饿了么、网易伏羲、好未来等大厂的大模型及 AIGC 相关岗位的面试经历，涵盖了一面、二面的技术考察点与算法题，并补充了核心知识点解析，供求职者参考。
字节跳动 暑期实习 多模态算法 (二面)
一面 (2024/3/28)
- 自我介绍：无自我介绍环节，直接进入正题。
- 论文介绍：详细介绍 NeurIPS 论文，面试官穿插提问。
- Transformer 基础：询问 Transformer 的整体结构。
- 位置编码：了解有哪些位置编码方式？
- RoPE 详解：具体说明 LLaMA 中的旋转位置编码（Rotary Position Embedding）原理。
- 算法题 1：求平方根，使用牛顿迭代法实现。
- 算法题 2：判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来（如 abcd -> dabc），要求 O(1) 时间复杂度。
- 项目经历：详细询问快手用户推荐算法实习内容。
- 结合能力：NeurIPS 论文如何与推荐系统结合？
- 动态性思考：论文中是否考虑事件属性或动态性？后续计划如何改进？
- 本科项目：负荷预测的背景、输入输出及常用模型。
二面 (2024/4/8)
- 自我介绍。
- 项目深挖：详细介绍快手实习经历，穿插十余个相关问题。
- 论文复述：再次介绍 NeurIPS 论文。
- 注意力机制：Transformer 的多头注意力机制（Multi-Head Attention）原理。
- 算法题 1：BFS 求岛屿数量。
- 算法题 2：回文子串问题，使用动态规划（DP）解决。
- 反问环节。
饿了么 暑期实习 AIGC (KPI 凉经)
一面 (2024/3/28)
- 自我介绍。
- 项目经历：介绍快手推荐实习经历。
- 推荐系统：全链路过程讲解。
- 论文介绍：NeurIPS 论文内容。
- 本科项目：App 开发经历。
- AIGC/LLM 认知：对 AIGC 和大语言模型的了解程度及自学情况。
- AGI 观点：对 AGI 的看法，结合人类意识与人脑发展分析是否能达到。
- 预训练经验：是否有过大模型预训练上手经验。
- Attention 原理：Transformer 中 Attention 的具体原理及设计动机。
- LLM 训练流程：大语言模型训练的整体过程。
- RLHF：介绍强化学习人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback）原理。
- DDPM：介绍去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models）原理。
- NLP 发展：自然语言处理的大致发展流程。