之前快手实习的时候在电梯里面听到一个老哥问另外一个老哥，面试的时候问什么怎么招什么类型的候选人。那老哥也是坦率，直接说看眼缘，聊得来就行。无论是之前这个快手这个面试官还是现在我认识的很多面试官，绝大多数面试官在面试的过程中多少都会代入部分自己的主观判断。 很多技术岗的小伙伴和我以前一样，只搞技术不在乎其它的一些地方，但是不是每个人都能用绝对的技术来征服面试官的 ，所以很多非技术的点在找工作的时候也很重要，这些非技术的点好似润滑剂，有了润滑剂会让你的求职引擎转动起来更加的丝滑。简历上的图片简历照片的重要性：看过很多人的简历图片和当初博主求职的时候一样，用的大一甚至高中的照片，这里非常推荐如果有时...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

朋友的舍友大二，直接被字节捞走了，说是在github上看到了这位舍友的账号，直接联系本人了，我也一直在找实习，但是很少人要我😅😅😅

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道76. 训练和推理为什么要区分开看？答：因为两者关注的目标完全不一样。训练更关注怎么把模型能力学出来，重点在数据、loss、优化器、并行训练和收敛稳定性；推理更关注怎么把模型高效跑起来，重点在延迟、吞吐、显存、并发和成本。很多技术在训练阶段成立，不代表在线推理就划算。所以做大模型不能只会训练或者只会部署，至少要知道这两套问题是分开...