1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

其实第三题我前几天刷到过，但是看了个大概，没做...

参加了 联影医疗 嵌入式软件开发一面，整体感受是：问题不多，但每一道都可以“往死里问”。面试官不会刻意区分 MCU 或 Linux，而是围绕“你是否真正理解系统如何运行”不断追问，从语言本质、硬件行为到操作系统机制，很多问题如果只是停留在经验层面，很容易被继续往底层追溯。以下是整理出的 18 个问题，基本还原当时的技术深度。面试题目C 语言中一个变量从定义到被 CPU 访问，中间经历了哪些过程？编译器、链接器和内存布局分别做了什么？指针解引用时，CPU 具体做了什么？如果访问了一个非法地址，会在硬件层面发生什么？volatile 能解决所有并发可见性问题吗？在多核系统和单核中断场景下分别有什么...