LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

投了三百多份简历一个面试也没有，大佬教教，听劝😭😭😭

目前代码随想录过了一次不过忘了不少，hot100过了一半，八股正在背。准备四月中旬开始投，希望在暑假开始找到实习。前段看论坛上有学长说大三上基本很难实习两眼一黑，所以准备争取暑期找到一份实习。

最近影石的秋招真是让我心潮起伏，虽然之前已经决定放弃，但影石的抬价让我又重新燃起了希望。所以，我决定分享一下我的面试经历，希望能帮到同样在准备秋招的小伙伴们。一面面经： 💪一面的面试官真是技术大咖，问题一个接一个，完全没有停下来的意思。以下是我被问到的一些问题：为什么选择MNN推理框架？有没有调研过其他的？模型从训练到端侧用MNN作推理的流程是什么？实习任务中，int8和半精度的性能提升明显吗？MNN的具体实现和优化策略是什么？双线性插值的4个点的权重如何分配？仿射变换用了什么NEON指令集，做了什么运算？ax+b用矢量去做加速，会用哪条指令？HWC和CHW以及NC4HW4的区别是什么？如果...