华为ai工程师

投的华为某部门AI工程师的日常实习生，一路机试和专业面试都顺利通过了，结果主管面不知道为啥把我挂了。请问现在还能投华为别的部门的日常实习生吗？是要过多长时间才能再投吗？这影响我明年上半年如果要投华为的暑期实习吗？如果投暑期实习可以投原部门吗，还是说只能投别的部门？可否有大佬可以解答一下。

笔试时间：2025年9月3日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题在 MOE 模型训练时，token 会依据概率发送到 topk 个不同专家计算，这些专家分布在多个 NPU 卡上。Device - Limited routing 算法可将 token 路由目标限制在 p个 NPU 以降低通信成本，具体步骤如下：把 n个专家平均分配在 m个 NPU 上，每个 NPU 上的专家为一个组；设 n个专家的编号为 N = [0,1,2,…,n−1]，同一个专家组上的专家编号是连续的；每个专家对应一个概率，表示被路由到的可能性；用每个组中的最大概率作为本组代表，从所有组中选择...

笔试时间：2025年9月24日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：无线网络优化中的基站聚类分析【问题背景】在无线网络优化中，基站的位置分布直接影响信号覆盖质量。密集区域的基站可能造成资源浪费，而稀疏区域则会出现信号覆盖不足。【任务要求】给定n个基站的二维坐标，使用K-Means算法将其划分为k个簇，再通过计算每个簇的轮廓系数（Silhouette Coefficient），识别信号覆盖最差的簇（轮廓系数最低），并在该簇中心新增基站以优化信号覆盖。算法过程：使用前k个基站作为初始聚类中心，执行K-Means算法。K-means的结束条件为：最大迭代次数100或者...

笔试时间：2025年9月10日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题实现一个多尺寸滑动窗口特征转换函数，对时间序列数据提取5个特征：均值、标准差、最小值、最大值、线性趋势斜率。每个窗口大小从索引max(window_array)-1开始滑动。输入描述input_array：一维数组，表示时间序列数据window_array：一维数组，多个窗口大小输出描述输出是一个二维数组，每一行对应一个窗口位置，包含所有窗口大小的5个特征。数值格式化规则：整数不带小数点最多保留3位小数最后一位四舍五入样例输入[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3]样例输出[2.5,0.70...

两周前面完的，刚才打电话问offer情况，base地（可不可以接受上海青浦），毕业时间。然后我问大概什么时候出审批出结果，hr说还没接到通知，请问有一样的xd吗？

笔试时间：2025年9月17日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：大模型分词您正在为一种罕见的语言构建一个专用的大语言模型。由于训练样本缺失，传统BPE等标准的分词器效果不佳，使得大模型推理生成的句子不理想。幸运的是，一位语言学家为罕见语言的已知词根和词缀（统称为"词元"或"Token"）都标注了一个置信度分数，这个分数代表了该词元作为一个"独立单位"的合理性。同时，语言学家还总结出了一个转移分数表，表示当前词元选择对下一个词元"置信度"的影响。您的任务是设计并实现一个"...

笔试时间：2025年10月17日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题【背景信息】在现代运维体系中，大量告警可能指向同一故障根源（如"服务器CPU利用率过高"和"应用响应超时"可能由同一硬件资源不足导致）。若能将语义相似的告警归为一类，不仅可以减少重复信息的干扰，还能帮助运维人员快速定位故障核心，缩短故障修复时间。行业内普遍采用自然语言处理（NLP）技术对告警文本进行语义理解，采用基于预训练语言模型（如BERT、sBERT等）的语义向量（embedding）转化技术：通过模型处理，每条告警文本被转化为一个高维数值向量，向量的...

笔试时间：2025年10月22日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题在自动驾驶系统中，车道线识别是核心功能之一。车道线通常具有连续性，从图像左侧到右侧逐渐展开。为了识别出最可能的车道线路径，我们可以在图像中找到一条路径，使得路径上所有像素的信号值与策略矩阵的乘积之和最大。现定义每个位置的能量值为策略矩阵与该位置周边信号值的乘积和。给定一个 H×W 的图像以及一个 K×K 的策略矩阵，用于模拟不同方向的路径选择策略。你需要从图像的第一列任意像素出发，走到最后一列任意像素，每一步只能向右、右上、右下移动一格。在行进的过程中，需要实时的收集能量值，请找到一条路径，使得...

笔试时间：2025年10月10日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：经典LSTM模型结构实现长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，使其能够有效地学习长期依赖关系。一个LSTM单元（Cell）的核心由三个关键的门和一个细胞状态（Cell State）组成：细胞状态（Cell State）：这是LSTM的"记忆高速公路"，信息沿着这条路径从一个时间步传递到下一个。遗忘门（Forget Gate）：决定从上一时间步的细胞状态中...

笔试时间：2025年9月28日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题【背景信息】YOLO系列算法在目标检测领域采用了基于Anchor的机制。Anchor是预定义在图像上的一组固定尺寸和比例的参考框，在特征图的每个位置上预设多个Anchor框作为物体位置和尺寸预测的基准。通过模型预测Anchor与真实框的偏移量(δx,δy,δw,δh)，而非直接输出坐标，避免了直接回归绝对坐标的困难。【任务目标】基于K-means聚类算法生成YOLO目标检测中的Anchor框：给定N个检测框的宽和高，聚类得到K个Anchor尺寸，并按照面积从大到小的顺序输出Anchor尺寸。聚类的...

笔试时间：2025年10月15日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题设计一种资源感知的大模型推理调度机制。给定一个长度为 n 的输入token序列，每个位置 j 拥有一个 d 维特征向量和一个正整数计算容量，表示该位置最多可接收来自前序位置的信息连接数。系统需要完成：RMSNorm归一化（γ=1, ε=0）计算注意力得分（使用标准缩放点积公式）构造下三角注意力掩码矩阵，满足入度约束最大化全局注意力信息总量（所有激活连接的平方注意力得分之和）输出整数化得分（最大化S乘以100后四舍五入）输入描述第1行：n d（以空格分隔，分别表示token序列长度和向量维度）接下...