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1.自我介绍 2. Lora 原理（核心是低秩分解：将原始权重更新近似为两个低秩矩阵乘积，减少参数量，保留主导方向，训练高效） 3.了解 DeepSpeed 吗， ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO -3分别做了哪些优化 （1 优化优化器状态，2 优化梯度，3 切分参数，全面节省显存） 4. Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA, DeepSeek 有什么区别（Qwen采用GQA+SwiGLU+RMSNorm，和LLaMA架构非常相似，差异在训练数据和tokenizer中文支持更好；DeepSeek只用MoE/ MLA架构，Qwen系列主要是Dense模型） 5.怎么缓解...

目前接到两个offer一个是快手基座组业务实习，主要训练基座大模型服务于业务，可能更多是做数据和训练策略.另一个是teleai的研究型实习，做多模态统一理解，纯research主包bg2a，两实习，目前不知道如何选择，研究型实习不产出文章是否作用一般，业务实习做数据和策略是否提升不大

项目询问没挖太深问了个PPO和GRPO DAPO的区别问了一个懂不懂vLLM和SGlang的实现问了一个ms-swift 和 VeRL各自设计上的优劣，我说VeRL用起来更方便，每个模块很清晰，ms-swift集成的太好了，不方便改问了一个宏观的问题：如果给你一个多模型后训练任务，怎么设计训练框架？我说两个点，一个是模型加载，需要考虑到适配不同的模型，方便未来的模型加入进来，另外一个是RL这一块，需要适配不同的算法，让用户自己可以比较灵活的去定义和修改算法，例如你实现了 PPO算法，能不能很方便的改成GRPO,DAPO,GSPO。面试官不太懂训模型这一块比较关心框架设计后面反问工作内容也是提到...