华为日常实习是截止了吗?

1️⃣一面 时间：9.12  时长：1hcode：统计岛屿数量、最大岛屿面积，DFS方法解了然后介绍实习项目，面试官非常耐心地听，没有打断八股1.bert和gpt的区别？（从模型架构、训练方式、使用场景方面回答的）2.训练/微调一个LLM的流程？3.实习时用的 megatron 框架吗，对分布式训练框架了解多少？（回答了deepspeed和megatron区别，以及几种并行方式，以及deepspeed的三种zero）4.了解强化学习吗，跟SFT有什么区别？5.反问：业务，对岗位的期望💣评价：有点紧张，算法题有一个小失误没注意到2️⃣二面时间：9.14  时长：1h八股1.写一下 attention 公式（代码实现了下）2.训练时为什么要mask，推理时也需要吗？两处有什么区别？推理时的sequence length和训练时一样吗3.transformer和传统seq2seq模型有什么区别？4.计算attention时为什么要除以d_k，这个d_k的含义是？5.attention计算时还有哪些scale处理？6.attention中softmax函数作用、公式、为什么有减去最大值的处理？换个函数还能这样处理吗？7.解释数值上溢、下溢问题8.讲一下prompt书写的经验，如何判断prompt是否达标，如何改进prompt9.讲一下SFT，会对哪部分计算loss？为什么？10.讲一下deepspeed11.训练用一个7b模型要占用多少显存？不同zero阶段能够节省多少显存？12.训练模型时用了几张卡，有遇到什么异常中断问题吗？反问： 在乎候选人什么能力？对面试表现有哪些改进意见？💣评价： 基础不够扎实，网上有的知识都能回答上来，在同龄人里算比较优秀，欠缺一些多机多卡实践经验。

本人研一，请问可以申请华为的日常实习吗？真的很喜欢华子

探讨了一下过往项目，聊了一下状态空间相关的话题，行车规控相关内容（我没做过，聊不起来）如果想转大模型的话，多学习一下微调比较好，面试官说微调挺简单的，也很重要通过和面试官交流，发现大模型行业也面临落地难的困境，转行还需慎重考虑，一行又一行的难处没有coding

什么是MOE（混合专家模型）？其核心设计思想是什么？DeepSeek MOE是哪家公司的产品？其架构设计有哪些特色？门控网络（Gating Network）的作用是什么？如何解决MOE中专家负载不均衡问题？在分布式训练中，MOE如何实现专家参数的高效更新？DeepSeek MOE如何优化长序列场景下的推理效率？如何评估MOE模型的稀疏性效率？请列举至少2个指标。若设计多模态MOE模型，门控网络应如何融合图像/文本特征？若MOE推理时出现“专家选择震荡”，如何解决？