普通mllm research日常实习个人总结主包目前研一从2.26开始约面30工作日平均每天4场面试。目前是2个面试挂了其他基本过还有几个在流程中结果没出。涵盖七八个中大厂几个独角兽和若干小厂。大多投的是多模态大模型算法着重投research岗总体体会match程度对口实习或论文≥论文数量其他方向契合比单纯堆数量和经历更重要。以及对于有趣的项目面试官也会很开心和你聊时间划分整体面试中如果按照1小时划分的话一般我的个人经历项目论文实习会聊个45分钟左右剩下的时间可能是八股和手撕。整体发现大厂对于流程的把控更严基本手撕都是要有的八股也要有一些。中小厂更偏向对你经历的好奇聊的好了基本就不会问你八股和手撕部分八股q-former原理他和两层mlp层的区别以及在不同应用场景的偏好现在业界的大模型主要都使用两层mlp来做视觉投影逐渐淘汰了q-former你认为是为什么交叉注意力你如何理解多头注意力后续的发展有什么介绍下MQAGQA等SFT的数据packeting如何做有了解吗交叉熵和KL散度有什么区别分别如何计算交叉熵里面的熵是什么你解释下矩阵的秩如何计算特征值如何计算llava和internVL的区别除了语言模型视觉编码器不同以及训练方式不同外还有什么区别大模型SFT和预训练的loss差异是什么?SFT过程中只计算回答部分的loss会把问题mask掉。预训练是所有token都计算loss你了解lora吗讲解一下两个矩阵的初始化三个参数定义等等讲下lora和qlora的区别具体差异在哪位置编码你了解吗具体讲讲讲下RoPE旋转位置编码transformer掩码注意力机制具体如何做的手撕由于面试官一般都和我的项目论文实习聊的挺好感觉基本都没有在手撕卡我leetcode大多为简单题少数中等题。大模型手撕多头注意力机制softmax以及softmax处理数值溢出的做法学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】