从双非本科到985硕士：我的逆袭之路，即将启航上海AI实验室大模型算法岗位

标签：Transformer AI 模型 985 学习算法课程双非

暑期实习基本结束了，校招即将开启。

不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

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除了去互联网大厂外，半科研半实践的 AI 实验室也是一个不错的就业选择，分享我们一个球友的面经：

背景：双非本，top5 硕士，研究方向是对话系统和图像处理，NLP 比赛 Top10（天池 / Kaggle），1 篇发明专利，1篇CCF-A。

马上要入职了，祝愿球友们不断夯实自我，加油努力，收获钟意的offer～

一面

讲一下目标检测项目
为什么不用 Anchor-based 的方法，在工业界其实还是 Anchor-based 的用的多，因为召回率高
讲讲 CenterNet 这种用来检测的方法和 Anchor-based 相比的优点在哪里
抠图和分割有什么区别，抠图的前景背景代表什么
MODNet 语义的部分是怎么预测的，人的姿态千变万化，他为什么能预测那么好的预测出来？
报图你用了 MAD, MSE 指标，还了解其他指标吗？
DDIM DDPM 区别
说几种 diffusion 加速推理方法
多模态大模型你了解那些？
LLAVA 讲一下？LLaMA 2 的创新在什么地方
MINI-GPT4 是否使用过
是否了解 Swin Transformer，介绍一下

总体来说，面试体验中等。

二面

从三个方面讲一下目标检测项目：动机、方法、结果
你用到了 Transformer Encoder，你觉得 global attention 和 self-attention 有什么区别呢？
介绍 Transformer 和 ViT
为什么 Transformer 适合多模态任务？
Transformer为什么使用多头注意力机制？
CenterNet 能解决两个物体的中心点重合的问题吗？
你用到了蒸馏，那么你觉得蒸馏和直接用 GT 相比，有什么好处？
MODNet 是一个 Trimap Free 的还是 Trimap Based 的算法？介绍一下他的大概流程
抠图方面，怎么让一个小数据集训练出来的模型更好泛化呢？
介绍部门，表示这边也是做图像相关的研究，不仅仅做学术研究，也会落地应用
编程题：手撸 IOU 计算公式
编程题：用 5 个线程来打印 1 ~ 100，另外要求每个线程必须按顺序依次执行。摊牌说不会按顺序的做法，换题。

HR 面

实验室和大厂，你是如何抉择的，主要考虑哪些方面？
对自己未来3-5年的职业规划是什么？
以往在团队合作中最难的一件事
hr 介绍了实验室的运营情况，特别是 WLB 这点，让我看了心动

零基础如何学习大模型 AI

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型实际应用案例分享

①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。