百度多模态算法岗一二面面经

百度多模态算法岗一面二面面经。一面考多模态大模型架构、视觉语言 Adapter 与 Q-Former、ViT 特征提取和自注意力原理，并手撕最大正方形；二面追问 MHA/MQA/GQA、KV Cache 显存、PagedAttention 与代码 Agent 落地。

腾讯多模态算法岗一二面面经

腾讯多模态算法岗一面二面的另一份记录：一面考论文与数据集构建、Adapter 与 LoRA、Qwen2.5-VL 架构、SAM 系列演进与开放场景题；二面考 SAM3 训练与文本数据集构建、CLIP、门控、权重初始化与 token 概率计算。

腾讯多模态算法岗一面二面记录：一面从论文研究背景与数据集搭建切入，考到 LoRA 与 Adapter 原理、Qwen2.5-VL 架构、SAM 系列差异、RAG 与开放场景追踪设计；二面深挖 SAM3 训练流程、CLIP、门控机制、LoRA 初始化细节，并追问业务与职业规划。