面经总结 AI infra 攒人品

算法题:
1- 快排,寻找两个正序数组的中位数,下一个排列,二叉树中的最大路径和,Path Sum III
2- 给定若干点的数轴坐标数组和固定数量的等长线段,问该线段最少要多长才能覆盖所有点
3- 前k个高频字符串,词频一样时按字典序升序排列
4- 给定初始字符串s,每次将字符串向右旋转一次,并将旋转后的字符串拼接到原字符串的末尾,每次操作都会使字符串的长度变为原来的两倍,求计算出无限扩展后的字符串中第 N个位置的字符
5- 两根手指放在26个小写字母组成的键盘上,最少移动多少距离才能敲出给定的字符串s

orch手撕题:MHA * 3,Flash Attention v1,flow matching model采样的伪代码

ai infra或算法八股:
1- flow matching模型预测的是什么,怎么理解conditional velocity (conditioned on data sample x0)
2- 如何计算QwenImage的time shift
3- 介绍Flash Attention的原理和实现思路
4- GPU matrix transpose使用shared memory的好处
5- CPU按列遍历一个行优先的矩阵相比按行遍历为什么性能会变差,具体是因为哪个性能指标变差导致的
6- weight-only量化有哪些,实现weight-only量化cuda kernel时如何优化访存,是否了解Marlin kernel
7- Megatron SP的实现方式
8- DeepSpeed ZeRO stage1和stage 2的通信量区别,论文和代码实现有没有gap
9- 多GPU通信时NVSHMEM和NVLink的区别
全部评论
这个手撕好难,看不懂
点赞 回复 分享
发布于 03-26 16:54 江西
tql
点赞 回复 分享
发布于 03-09 11:22 山东

相关推荐

04-21 17:07
已编辑
中南大学 算法工程师
求定位(暑期实习)bg:2本9硕,目前有一篇在投论文,但和大模型方向不算特别对口,属于 AI4S。另有一段非互联网实习经历,主要做 Agent 开发。我的优势大概是:代码能力比较强,笔试、手撕基本都比较稳;基础还可以,对深度学习、Transformer、pre/post training、RLHF、agentic RL等这些内容都有一定理解。目前拿到/推进中的机会有这些:鹅厂 NLP:一面表现不错,二面一般,三面发挥不太好。后面基本都是压时间进的测评和 HR 面。明天约了 HR 面,但我自己感觉不一定稳,有点担心泡池子。❀ AI 工程师:前面技术面都走完了,HR 最近一直在保温,说 offer 快了。听说业务偏 toB,方向类似 openclaw。宇宙厂(大模型 Agent 开发):已经 OC,约了半个月后入职。PDD:才约的一面。我现在最纠结的点是:宇宙厂这个大模型 Agent 开发,会不会太偏工程,导致相比“算法/研究岗”显得没那么核心?本人不排斥工程,代码也还行,但想往更核心一点的算法/大模型方向靠;想听听大家的建议:我这种背景,更适合走 Agent 开发,还是算法/研究?宇宙厂这个 Agent开发 值不值得直接去?Agent 开发这条路,后面还有没有机会往更核心的算法方向靠?如果是你们,会怎么选?欢迎锐评,感谢大家!
牛客11258832...:转算法或者基建吧 这agent开发总感觉不靠谱 还有很多人蝗虫过境一样学
我的求职进度条
点赞 评论 收藏
分享
评论
3
19
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务