最近影石秋招真的让我情绪反复横跳。原本已经决定放弃这家公司，但随着薪资不断上调，又让我重新燃起了冲一把的想法。整个面试过程下来，最大的感受就是——面试强度很高，几乎是全方位拷打，从项目细节到底层原理，没有任何水分。一面主要围绕项目深挖和工程能力展开，尤其是嵌入式系统、通信协议以及AI推理优化，细节问得非常深入，比如传感器数据处理、I2C/SPI底层机制，以及模型推理和性能优化等内容，基本每个点都能继续往下追问。二面则更偏向基础和底层能力考察，包括C/C++语言本身、数据结构、内存模型，以及一些算法思路，同时也会结合项目继续深入，比如推理框架优化、SIMD加速等，整体更考察理解深度而不是表面知识...

boss打招呼了快500，简历投了40多份，结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面，大部分都是已读不回，或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对，又或者学历的问题，真不知道该咋办了 …………

正式进入AI Coding时代了  

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...