自然语言处理工程师八股文

发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 有做过强化学习，微调用过什么框架吗3. qwen3.5plus，发现幻觉率很高，该怎么处理。4. qwen3.5的推理模式，有一个开关，知道是怎么生效的吗。5. 有了解openclaw吗，为什么会火，跟manus有什么区别。6. 用过cursor吗，open claude吗7. 了解过moe吗，原理是什么，讲讲如何做负载均衡的。moe是bacth维度还是token维度还是什么维度的激活？8. 手撕：用python实现moe

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...

求求大家给点意见或建议，主包真没招了😫😫😫offer1：福州锐捷网络，供应链管理部门，agent开发比较多，模型训练部分较少，（n+8）×14+签字费+安家费，其中绩效占65%，hr说基本都能拿满，公积金12%，按照绩效之后的工资交，965，加班应该也不多，季度考核和年度考核都有offer2：杭州中控信息，研发部门，偏模型训练，开发工作较少，n×14，其中月工资2k左右为绩效，公积金6%，955，加班不多，每月考核绩效带的tag为引流

双非本，985女硕，非科班想转码大模型应用开发，不是算法，Python差不多快学完了，传统工科专业，但课题方向和大模型有关系，最头疼的问题是导师不放实习，每周组会，可能只能在南京找个中小厂偷偷实习，或者可能没实习，对于秋招offer，我不求能去大厂，也没希望，努力争取中厂，薪资只求有30w，我不知道有没有希望，我本专业的薪资实在不理想