工行软开怎咩样嘞

一面： 1. 自我介绍，讲论文和实习。2. Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。3. 微调方法对比（Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning）。4. 推理加速技术（量化、动态批处理、FlashAttention）。5. 如何优化大模型在长文本生成中的显存占用？6. RLHF中奖励模型（RM）的训练数据如何构建？7. 为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统，如何提升创意性和押韵效果？8. 模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。9. 如何解决大模型API服务的响应延迟问题？一面八股挺多的，问的知识点也非常多，主要考察对大模型的理解，整体来说难度不算大，复习熟记八股应该都比较好答。二面：1. 自我介绍，讲论文和实习。2. LayerNorm和BatchNorm在大模型中的区别？为什么Transformer用LayerNorm？3. 解释大模型训练中的“灾难性遗忘”现象及解决方法。4. 如果微调后的模型过拟合，你会如何调整？5. 如何评估一个对话系统的生成质量？6. 如何用大模型提升网易新闻的推荐效率？7. 设计一个游戏内AI陪玩系统，需考虑哪些模块？8. 领域适配时，如何构建高质量的垂域训练集？9. 你在项目中如何解决数据稀缺问题？10. 模型上线后遇到了什么性能瓶颈？如何优化的？建议：精读《Attention Is All You Need》、HuggingFace文档。如果没有大模型项目，可用Kaggle/开源项目复现（如LangChain应用）。

1. 请做一个简单的自我介绍参考答案：您好，我是XXX，目前就读于XX大学XX专业，预计XX年毕业。我的专业方向是计算机科学与技术，在校期间系统学习了数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心课程，GPA排名专业前10%。在技术能力方面，我熟悉Java后端开发，掌握Spring Boot、MyBatis等主流框架，了解MySQL、Redis等数据库和缓存技术。在校期间参与了多个项目开发，包括电商系统、在线教育平台等，积累了一定的实战经验。在实习经历方面，我曾在XX公司实习X个月，参与了XXX系统的开发，主要负责订单模块和库存管理模块，期间解决了多个性能优化问题，得到了导师的认可。在个人特质方面...

想问问考过的大佬 一般笔试考什么？

1.LRU的变形，很简单，但是用例过了50%2.感觉是dp，但是不会做3.约等于lc 课程表，测试用例过了80%不知道华为还有没有线下面试，是和27届暑期一起吗？好害怕线下手撕撕不出来，🆘