比亚迪算法岗面试，问的贼细

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。

合集：

《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！
持续火爆！《AIGC 面试宝典》已圈粉无数！

这两天求职群分享了很多大厂的算法岗面试真题（暑期实习基本结束了，校招即将开启）。

这里特别整理了部分比亚迪的最新面试题，希望对你有所帮助。

1. 介绍RANSAC

2. CLIP原理及变体

3. SD1.5和SDXL的区别

4. XGB相对于GBDT的改进

5. GAN和Diffusion优缺点

6. 自注意力机制的参数量计算

7. 介绍YOLOv5、v6、v7、v8的区别

8. Instruct 和 prompt 有什么区别？

9. 你怎么看特斯拉FSD端到端大模型上车？

10. 介绍现在大火的BEV范式？还有Occupancy

我还特别整理15道Transformer高频面试题（求职群里有数百道Transformer题目，还有答案）

1. 介绍Transformer和ViT

2. 介绍Transformer的QKV

3. 介绍Layer Normalization

4. Transformer训练和部署技巧

5. 介绍Transformer的位置编码

6. 介绍自注意力机制和数学公式

7. 介绍Transformer的Encoder模块

8. 介绍Transformer的Decoder模块

9. Transformer和Mamba（SSM）的区别

10. Transformer中的残差结构以及意义

11. 为什么Transformer适合多模态任务？

12. Transformer的并行化体现在哪个地方？

13. 为什么Transformer一般使用LayerNorm？

14. Transformer为什么使用多头注意力机制？

15. Transformer训练的Dropout是如何设定的？

技术交流群

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了算法岗技术与面试交流群， 想要大模型技术交流、了解最新面试动态的、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

想加入星球也可以如下方式：

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：交流
方式②、添加微信号：mlc2040，备注：交流

面试精选

• 一文搞懂 Transformer

• 一文搞懂 Attention（注意力）机制

• 一文搞懂 Self-Attention 和 Multi-Head Attention

• 一文搞懂 BERT（基于Transformer的双向编码器）

• 一文搞懂 GPT（Generative Pre-trained Transformer）

• 一文搞懂 Embedding（嵌入）

• 一文搞懂 Encoder-Decoder（编码器-解码器）

• 一文搞懂大模型的 Prompt Engineering（提示工程）

• 一文搞懂 Fine-tuning（大模型微调）

• 一文搞懂 LangChain

• 一文搞懂 LangChain 的 Retrieval 模块

• 一文搞懂 LangChain 的智能体 Agents 模块

• 一文搞懂 LangChain 的链 Chains 模块