持节云中，何日遣冯唐？会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。
— 苏轼
近日适逢求职，回望历代宦海沉浮者，但逢不如意时，或醉卧瑶台，或舞文弄墨；我既不善饮酒，又苦人工智能时代更迭变迁，渐而手无缚笔之力，思量良久而无从写起。不知为何，时常夜深忽梦少年峥嵘岁月，尝思是否能够坦荡而对昔日之我。今重拾纸砚，作此序以自勉，十年饮冰，难凉热血，当仿东坡、稼轩之不坠青云之志，末效乐天之幽愤而终。
# 面试经历
# 腾讯：
# 8.21 一面
- Attention 架构公式，为什么要除以根号 d，cross-attention 和 self-attention，Attention Mask 有哪几种
- 场景：包含多种用户，视频等的社交与用户偏好网络，当新用户与新视频进入时如何准确为用户画像与推荐视频
- 代码题：数组的最大能被 3 整除的子数组和
# 8.27 二面
- 项目对 Out-of-distribution 的理解，真实场景中不同地域背景的分布外数据如何处理
- 项目对分子结构与大模型输入对齐的理解，对齐的只是分子的表征，没有自然语言含义的合理性
- 项目的 Loss 函数，训练目标等
二面挂
# 9.15 一面
- 检索增强的方式
- 大模型后训练的方式，使用的是什么方式（SFT），对强化学习方法（RLHF，PPO）后训练大模型的理解
- 市面上具有代表性的多模态大模型，多模态大模型的架构
- 生数科技实习的经历
一面后一天回到简历库
9.20 显示一面通过，不知何所然
