互联网AIGC视觉大模型面经汇总
本人华五本硕电子信息专业，计算机视觉方向。本科阶段行情好同心专心想去互联网，想着水个研究生再去挣钱。本科毕业观察到互联网下坡路，转头准备选调，参与训练后也不太喜欢，末了转向央国企求职/读博。研二下找训练阶段随大流跟着同门一起投互联网，由于之前准备读博，有几篇论文在投，就把之前做的工作整合了一下，做了简历海投，历经几个大厂的多轮面试，末了也比较幸运的拿到了基本所有的大厂算法岗，有的是AIGC 有的是视觉。末了去了阿里训练拿了转正。秋招三手抓选手，凭着训练和论文集邮了算法多个ssp（虽然末了都没去），也考了选调（央选、江苏名优），面了一堆央国企（电网、银行、运营商），目标都是江浙沪base, 所以都基本是省分和南京上海杭州。回首秋招，整理了以下的面经和八股供参考，假如你也有类似的选择或者困惑，也可以向我咨询交流，报酬、强度、氛围或多或少都有了解。总的来说，秋招不易，也没有所谓最好的选择。努力而为，和本身和解最重要！面经概括
总体依托于对项目深挖，一般一小时左右，面试官以为时间还剩很多或者对项目不感爱好，会出算法题让现场手撕，或者连着问八股。所以其他方面准备不足的话，项目是最核心的面试谈资，可以弥补本身的不足！
反问环节，可以多问问他们刚才问的问题期待的答案是什么，他们在做的是什么业务，技能栈有哪些，没过的话积累履历，过了的话方便准备下一轮面试！
项目方面，可以做一个精致的PPT在面试时自动展示，把握住面试的主导机会，引导面试官提问！
阿里系
淘天 AIGC图像算法面经
一面（50min）
八股：
1、gan和diffusion区别
2、diffusion优劣常见的采样方式及原理ddim dpm++ lcm turbo
3、sdxl相比sd的改进 详细分析每个部分的改动意图
4、开放问题 sora diffusion3看法 如何训练达成精准笔墨生成？
项目：
问了一大堆项目，三十分钟左右，问得很细，会结合项目问相关算法原理
为什么要用这些方法、这些模块?
项目要实现的效果？与现有别的方法的不同？能落地吗？
二面（60min）
搜索推荐算法配景面试官 没问项目 没问八股
伯乐系统现场出了个统计结点热度的题，类似于同时有很多条数据输入，如那边理能进步接收处理惩罚服从。开放题，无尺度答案，展示本领即可，会多少写多少，显现思路就行。
三面（50min）
P9主管面 整体问的更宏观。
先问项目，要解决的问题是什么，能否落地，能应用到哪些场景，详细细节不会问的太深入，主要集中在能否落地，能带来什么价值。
会围绕他们团队自身的业务方向结合项目拷打，他们是做淘宝直播穿搭推荐的，就会从你的项目出发，去结合他们的方向问一些开放式问题，观察你的思路，同时获得一些灵感。
蚂蚁数字人视觉算法面经
一面：
1. 项目拷打 半小时
2. 有没有关注过最新的的三维重修与SLAM结合的工作，评价一下他们的工作
3. 高斯重修的主要误差来自于哪里
4. MVS点云采样和NeRF点云采样你认为哪个更好，为什么
5. 高斯代码里的一些细节（好比高斯球占据的tile近似计算等等）
6. 代码题 问了我用pytorch/cuda处理惩罚四线性插值的问题，不消写详细的，说思路另有给一个基本的伪代码
二面：
让我谈谈对数字人的明确 其潜在的应用价值 将来的构想
高德舆图 算法面经
一面：
一小时，拷打transformer
你怎么明确AIGC？
讲一下transformer
transformer和cnn的区别
transformer中embeding怎么做的
位置编码你了解哪些形式
三角函数位置编码有哪些利益，旋转位置编码呢
position embeding 和input怎么融合的
多头注意力相比单头优势，encode的时候多头会做融合吗？还是什么时候做融合？
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