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一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

1. 介绍一下你做过的项目，挑一个你最有代表性的详细讲一下答：我会优先挑一个和嵌入式强相关、并且自己参与度最高的项目来讲，不建议把项目讲成“功能介绍”，而是要讲清楚自己具体做了什么。可以按照下面这个结构回答：项目背景先说项目是做什么的，比如智能小车、控制板、采集系统、机器人、车载节点或者某个比赛作品。再说项目解决什么问题，应用场景是什么。我的职责负责哪一部分硬件和软件。比如负责底层驱动、通信协议、任务调度、传感器数据采集、控制算法、上位机联调等。技术方案用了什么主控，比如 STM32、ESP32、NXP、TI。外设接口有哪些，比如 UART、CAN、SPI、I2C、ADC、PWM。软件架构是裸...