一面，面试官水平很高，气质上给我的感觉像是清华或者中科大少年班的。面试体验很好。首先聊了聊无经验为什么做AI Sys，答有传统计算机系统的学习经验，AI Sys很多思想和传统sys相同。举例Paged Attention和操作系统中虚拟内存分页的相似性。接下来问了问大模型推理的过程，有哪些潜在的优化点。接下来做题，一道没刷过的dp，虽然一眼看出是dp，但转移方程还是在面试官的提示下才设计出来的，最后corner case没处理好，没撕出来。技术不行，沉淀再战。   

1.介绍一下自己2.二面就不问具体项目细节了，问的都是别的内容以及八股    学校都学了什么课    机器学习这门课的框架    分类模型的损失有哪些    在学校的研究方向是什么    介绍一下transformer的decoder结构    为什么选择用llama3    项目做了多久    beamsearch是怎么做的（这个没回答上来，学过的直接忘了）    对大模型行业怎么看，发展趋势    大模型怎么运用到知识图谱中3. 代码题，直接ac了，嘿嘿    单向链表l1->l2->.....->ln重排为l1->ln->l2->l(n-1)->l3->l(n-2)

手里的两个意向公司：快手 部门：具体名称未知，专门做AI infra的组 工作内容：LLM 推理优化公司：蚂蚁 部门： 应该是平台事业群（中台？） 工作内容： LLM 推理优化base 均为北京，都是暑期个人感觉基本背书差不多，快手可能技术略好？但是快手强度比较大

高通暑期实习数字设计验证实习生，求求大佬面经