1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

本人双非民办本科，有一段实习经历，投的工作 HR 看完不理或者直接挂掉了😑求拷打

1. 如果让你设计一个 Agent 的规划器，怎么避免它每一步都重新规划，导致路径震荡？规划器不能每拿到一个 observation 就整体重算，不然很容易出现前一步刚决定检索，后一步又改成总结，再下一步又回去检索，整个执行路径会来回抖动。更稳的做法是把规划分成“全局计划”和“局部调整”两层。全局计划只定义阶段目标，比如信息收集、证据校验、结果生成；局部调整只允许在当前阶段内微调具体动作。另外要给 planner 一个明确的状态表示，比如当前子目标、已完成步骤、失败原因、剩余预算。如果没有状态约束，模型会把每次新 observation 当成全新任务来理解。线上一般还会加“重规划阈值”，只有在...