攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 拷打项目2. 拷打实习部分问题：2.1 介绍一下主要做的事情，一些特殊细节，包括整个项目的背景。2.2 讲一下RankMixer 的结构的核心原理。它和传统的交叉网络或者是多任务多场景的一些模型比的话，它的优势2.3 你刚刚提到了动态拓展 token 数量，然后来实现自动的交叉。这个动态拓展是怎么做的？2.4 指标这里我看 CTR 的 AUC 是涨了**个bp，但是它的 GAUC 是涨了 (**+5) 个bp，GAUC涨的更多，这里有分析过原因吗？2.5 最终你们是怎么去评估的，就是这些场景特征到底起作用了没有？2.6 有试过添加更多 Token 吗？它的边际效率在哪里？2.7 所有场景的样本是一起训的吗？还是一个场景一个模型？手撕：交换相邻字符的最小操作次数手撕：二叉搜索树的第 K 大节点

27届211本，ACM区域银，一段AI infra实习，哪位大佬看着我合适给我个ai相关的面试？或者痛批下简历

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. CPU vs GPU vs NPU优化差异，对应场景题2. 手撕CUDA编程：在 uint8 数组中找第 K 大的值3. 手撕二叉树最右节点4. 对自动驾驶领域的了解

ai infra八股：1- 给定训练所需的Tokens，怎么估计模型训练所需的完整时间？2- Prefill和Decode阶段各有什么优化技术？3- 什么是Two-batch overlap，什么场景Two-batch overlap是负优化？4- megatron-lm中通信优化怎么做？5- 多机PD分离会有KV cache transfer开销，为什么还要做PD分离？6- muon和AdamW的pretrain和posttrain为什么不能混用？7- 如何看待跨SM的PD分离和AF分离？8- cuda的global memory和shared memory访存分别需要注意什么？9- deepseek-V3的优化点10- deepseek-DSA和NSA，MoBA的区别11- nccl中的通信源语有哪些？all-reduce参数更新一次参数需要几次通信？12- 在小数据量场景使用NVSHMEM，每个GPU直接读取其他GPU的数据，在本地reduce，相比ring all-reduce的好处13- 训练时如何设计超长序列下的并行14- 将Ampere架构的算子适配到Hopper架构的卡上，你会对哪些地方进行升级改造？