1. 实习介绍2. 介绍项目3. 知不知道其他量化方法4. 对于量化误差而言，数据应该怎样分布较好5. 针对有异常值的情况，数据分布越均匀越好，在量化到int8,fp8,int4时都没问题，但是量化到fp4时却不是如此，为什么6. 熟悉CUDA，描述一下如何优化GEMM，在其中计算时shared memory的大小怎么取7. 手撕：CUDA写一个norm  input: x[N]  norm = (x – u)/ou = sum(x[N]), o = sqrt((sum(x - u))^2/N)

给我面没招了，感觉自己好菜，发点面经攒攒人品1、 PPO 与 GRPO 的区别，分别介绍他们的优势与缺点2、 DPO 对齐训练的曲线是怎么样的，正例的概率会提升嘛3、 Deepseek -R1里面不仅推理能力很好，而且文采能力也很好，这个是个开放问题，如何让模型的文采能力也很好呢4、 DPO 如何解决回答过长的问题，除了正则5、开放问题：为什么现在大家都在关注于大模型的推理能力 reasoning6、对于一个 base model 如何增强大模型的 reasoning 能力7、模型选型时是否做定性定量对比ab test，客观数据验证文心性能不好了吗8、 DPO 除了长度问题还有其他的问题嘛，与问题2对应， reward hacking ？都没有奖励模型了

上海ai lab是高性能编译，会有一部分国产芯片适配的活，其他时间自由探索小红书这边的业务主要做rl infra和推理优化，但有点卷，活很多，自学时间有点少