一面 1.自我介绍2.卷积算子实现3.端侧的大模型部署4.学过计算机哪些课程coding：树形DP

又是上来俩题。。。人麻了 写题  dfs conv2d c++写 考虑stride padding kxk kernel  --------------------------------------- 第一题没写出来，第二题a了，听面试官意思还有二面    更新：约二面了

一、智谱AI GLM对齐组 二面1. 自我介绍2. 昨天晚上面的，很多记不得了3. 主要问了一下实习做便好对齐的一些DPO的细节4. 问了一下RLHF强化学习部分的一些优化5. 问了我做DPO训练的资源和时间消耗（这里有点忘了，结果面试官估算了一下算的非常准确）6. 问了我项目里面做PPO训练的时候的资源消耗（记不得，现场推算了一下）面试官水平很高，对齐方面问的很深入，感觉我半路出家还是不太行，面试官对我也不是很感兴趣，半个小时就结束了今天问HR挂了没，还没有明确结果二、中兴 算法工程师（智算） 三面1. 自我介绍2. 主要拷打实习，问了很多继续预训练的细节，比较在意有没有对基座模型进行修改3. 我三面专家面的画风好像跟我在牛客上看到的不太一样，偏向于聊天面，没有太多参考意义目前状态已经进 综合评估 状态了三、智源研究院 行业大模型 二面1. 自我介绍2. 主要拷打实习的继续预训练、SFT、DPO的所有内容3. 问了一些LLM的传统八股，有一个比较答的差的问题，SFT的loss具体是怎么算的？感觉这个下去还得仔细看看代码，平常基本上就是用框架，没太关注过🥹上面三个面试都没有手撕

二面 1. 自我介绍2. 推理框架的设计，计算图，运行图，内存管理3. 动态图，静态图，动态shape4. 图优化5. warp之间通信6. cuda reduce7. cuda softmax，warp处理与block处理的区别8. block，grid的设置，调度，为什么会影响算子速度9. CUDA的计算模型10.flash attention v1 v2面试时间：45分钟

偏硬件，从Python高级语言到二进制文件编译的一个系统开发的一个公司。介绍项目和自己在项目中遇到的问题，怎么解决的。可以不是个人解决的。比如编码问题，pytorch的框架问题。我确实没遇到过特别困难的问题，就说只遇到版本不匹配的问题。问了很多内存，CPU，GPU数据怎么流通和处理的问题。相当于复习了一下计组。考了一道矩阵最长递增路径，用的dfs，感觉没做错。面试官好像想让我用bfs。然后分析了一下dfs和bfs的局部性和并行性。我说bfs都更优，好像说错了。最后提问环节，问了一下ai芯片和一般芯片的区别。总体来说面试氛围很好，自己还是太菜了。项目都没介绍完。