两轮技术面，最后一面hr面

问实习一（第一个项目）优化的核心指标是什么为什么用模型来代替策略？解决什么问题mmoe的特点是什么为什么做下采样，如何确定采样比例采样前后的准确率是否一致？如何解决（第二个项目）为什么做微调，为什么做sftsft的优点是什么，为什么会有微调后效果更好的情况有哪些负样本，如何解决微调时用了多少样本？为什么觉得够用问实习二为什么用cnn-lstm，为什么没有用transformer节省电费是怎么算出来的

这个简历投了很多家一直拿不到offer，兄弟们帮我看看有没有什么问题

图一为自己纯手写的代码，1024拉了坨大的

最近影石的秋招真是让我心潮起伏，虽然之前已经决定放弃，但影石的抬价让我又重新燃起了希望。所以，我决定分享一下我的面试经历，希望能帮到同样在准备秋招的小伙伴们。一面面经： 💪一面的面试官真是技术大咖，问题一个接一个，完全没有停下来的意思。以下是我被问到的一些问题：为什么选择MNN推理框架？有没有调研过其他的？模型从训练到端侧用MNN作推理的流程是什么？实习任务中，int8和半精度的性能提升明显吗？MNN的具体实现和优化策略是什么？双线性插值的4个点的权重如何分配？仿射变换用了什么NEON指令集，做了什么运算？ax+b用矢量去做加速，会用哪条指令？HWC和CHW以及NC4HW4的区别是什么？如果...