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第 18 题：Group Query Attention（GQA）与 Multi-Query Attention（MQA） 题目 解释 Group Query Attention（GQA）和 Multi-Query Attention（MQA）的设计动机。 一、标准多头注意力中的 K、V 在标准 Multi-Head Attention 中，每个头有独立的 ，因此每个头有自己的一组 K、V。解码时 KV Cache 要存 num_heads × seq_len × head_dim，显存随头数线性增长。 二、Multi-Query Attention（MQA）  做法：所有头共享同一组 K、V...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

🎓学历背景：专科,广西农业职业技术大学软件技术👨‍💻意向职位：测试📍求职类型：IT🔑遇到的问题：

前言最近，是大家大规模找实习的时候。在这个时候，可能是大家第一次找实习，找工作，内心充满了各种疑惑。对于大家的这种困惑，我把之前26届当时找实习问我的各种问题，给大家汇总出来了，希望能够对大家正确的职业思考规划有帮助（这是不同时间写的，到时候思路策略肯定会有不同，具体有疑惑的可以私信哈）（比如里面有的文章是去年9月份秋招写的，那哪个时候的策略肯定和四五月份是不一样的）相关方向的初创公司的实习值得去吗，是不是学到东西的概率更大？初创公司值不值得去，能不能学到东西。其实可以首先对什么样的实习公司，什么样的公司实习排序。然后值不值得，在针对目前自身一个情况进行分析。实习最主要加分的公司无非就是那些大...