1.算法题，判断数组左右大小2.笔试完大概等了20多分钟吧，跳到HR和技术面试间3.英文自我介绍，只有一分钟，背了一半说好了4.英文问题(跟我看的面经完全不一样，我准备的是why want to join hsbc这种，没想到他问我汇丰曾经做了什么或文化导致我想要成为我们的一员)听了只能记得上半句，下半句忘了，让重复又忘上半句hhhhh，我是纯哑巴英语。5.HR说英语不太行，只过了4级，6级417.。。。。。但是说优点是敢说敢表达6.问一些价值观的问题7.技术官：String，Stringbuilder，StringBuffer，你用了StringBuilder，有没有更简单的？答char8....

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...