感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.大模型相关经历深挖：你项目里最核心的贡献是什么，怎么验证有效2.对比学习 loss：负样本和正样本拉不开/太像了，你会怎么改损失或采样3.FlashAttention 跟普通 attention 的差异？实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落4.3D 并行里 DP/DDP你怎么理解；实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节5.14B：FP16 权重大概多大；训练还要加哪些；INT8 大概能省多少6.torch.contiguous() 干嘛的？推理为什么在意连续性7.代码：读 txt 井字棋（3×3），判断当前玩家是否获胜8.交叉熵损失：解释/怎么写9.线性回归用 SGD：更新公式怎么推/怎么写

发点面经攒攒人品！1. 实习中对你影响最大的一个人？他/她教会你什么？2. 你对第一份工作最核心的期待是什么？3. 短期1年 & 长期3年，你的职业规划？4. 你了解自动驾驶行业的HPC需求吗？比如时延/吞吐/功耗权衡？5. 你觉得这个岗位需要什么性格特质？6. 你最有成就感的一次工作？

bg:本2.5年开始今年的社招了。感觉自己面试像看运气，想了解一下大佬们到底准备到什么程度去面试的啊

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.  DPO 与 SFT 的区别：两者核心差异是什么？可以先做 DPO 再做 SFT 吗？为什么？2.  把 DPO 用在“第一轮对话”，你会如何构建数据集？`Prompt`、`Chosen`、`Rejected` 具体来源是什么？3.  多轮对话数据分布设计：单轮和多轮数据各占多少比例？这样配比的理由是什么？4.  DPO 多轮样本怎么采样：多轮样本如何采样？如何配比？5.  Reward Hacking现象：你怎么看待这个问题？怎么解决呢