节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版) 发布！
目前春招和暑期实习已全面启动！面试题需要刷起来了！大家要抓紧时间了！
今年最大的特点就是算法面试题特别的新！AIGC 相关的面试题猛增，特别是去年到今年爆火的大模型、多模态、扩散模型、SAM考察的知识点越来越多。
这里特别整理了10道腾讯近期面经中代表性的算法面试题，你确定都会么？
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解决LLM Hallucination的方法
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BART相较于 BERT 有哪些改进?
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2D图像预训练怎么迁移到3D点云任务？
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Transformer中的残差连接作用是什么？
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如何构建自己的Instruction-Tuning数据集？
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大模型的Zero-Shot Learning为何这么强？改进技巧
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如何将多模态中的数据对齐？有哪些方法？最新进展
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介绍Attention、Normolization、embedding相关概念
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在很多视觉任务上，CNN和Transformer混合架构为何更有效?
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为什么GAN中经常遇到mode collapse，而Diffusion比较少?
大家不仅要查漏补缺，更要学会举一反三！比如 YOLOv9 刚出，肯定得立马学习上，哪怕不用，但问到相关知识点了，如果答不上来那损失太大了。比如 YOLOv9 和 v8 的区别？最新的 DiT 架构？Sora 核心技术？介绍 Stable Diffision 3？
所以现在你不仅要看CS、AI经典八股文（Transformer基本必考），还要多 follow 前沿工作，特别是看最新的相关面试真题，没准下次面试就被问到了！如果回答不上来，可能面试直接就"跪了"。。。
在此特别推荐今年、明年找工作的同学加入求职群和星球学习！不仅有数千题算法岗&软开岗的面试真题，还可以提问如何找工作，方向选择，还有Offer选择等问题，更有上百家公司的内推和求职准备攻略。
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