春招offer

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...

菜鸡求拷打，最近想找一段暑期或者日常实习，hot100目前还在二刷，八股看了一半，去年找了一段小厂实习，干了两个月太水了就提前离职了，期间做了个玩具项目，甚至都没有上线，包装一下就写进简历了，把原来的外卖替换掉了，另一个是点评，今天下午ssob沟通了一百多，有要简历的但是之后就已读不回了，求各位大佬指点

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

1. 介绍一下你的实习、项目和论文，重点讲一个你真正做深了的点2. 介绍一个你最熟悉的大模型架构，并说清楚它在注意力结构、训练策略和推理优化上的特点可以拿 Transformer 系列来答。核心由 Embedding、Multi-Head Attention、FFN、残差连接和 LayerNorm 组成。注意力结构负责建模 token 间依赖，训练上一般采用大规模自监督预训练，比如 next token prediction，然后再做 SFT、偏好对齐。推理优化上会做 KV Cache、FlashAttention、Continuous Batching、量化和张量并行。如果你想答得更像大模型...