大模型应用or算法？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.询问项目经历3.问是否了解数据库4.问是否了解计算机网络操作5.问有没有刷过算法题6.给出拿100个乒乓球的游戏，每次最多拿5个最少拿1个，保证自己拿到第100个7.给出一道编程题，让判断字符串里的括号组合是否正确

github链接：https://：github.com/jinbooooom/OriginDLOriginDL: 完全从零开始构建的深度学习框架OriginDL 是一个完全从零开始构建的深度学习框架，采用 C++ 实现。OriginDL 不仅实现了高层的自动微分系统，更从最底层的矩阵运算开始，使用 CUDA 手写了 GPU 加速的矩阵计算核心，并在此基础上构建了完整的自动求导引擎和神经网络模块。目前已在框架上实现了线性回归与 MNIST 手写数字识别的训练示例，以及基于 PNNX 的 YOLOv5 目标检测推理，用于验证自动求导与推理链路。OriginDL 提供了类似 PyTorch 的 A...

一面： 1. 自我介绍，讲论文和实习。2. Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。3. 微调方法对比（Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning）。4. 推理加速技术（量化、动态批处理、FlashAttention）。5. 如何优化大模型在长文本生成中的显存占用？6. RLHF中奖励模型（RM）的训练数据如何构建？7. 为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统，如何提升创意性和押韵效果？8. 模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。9. 如何解决大模型API服务的响应延迟问题？一面八股挺多的，问的知识点也非常多，主要考察对大模型的理解，整体来说难度不算大，复习熟记八股应该都比较好答。二面：1. 自我介绍，讲论文和实习。2. LayerNorm和BatchNorm在大模型中的区别？为什么Transformer用LayerNorm？3. 解释大模型训练中的“灾难性遗忘”现象及解决方法。4. 如果微调后的模型过拟合，你会如何调整？5. 如何评估一个对话系统的生成质量？6. 如何用大模型提升网易新闻的推荐效率？7. 设计一个游戏内AI陪玩系统，需考虑哪些模块？8. 领域适配时，如何构建高质量的垂域训练集？9. 你在项目中如何解决数据稀缺问题？10. 模型上线后遇到了什么性能瓶颈？如何优化的？建议：精读《Attention Is All You Need》、HuggingFace文档。如果没有大模型项目，可用Kaggle/开源项目复现（如LangChain应用）。

大佬们看看，简历是否合适。（两个项目的“主要工作”写的很粗糙）然后还有一个问题请大佬们支支招... 我想走大模型相关岗位，但没想好去算法还是开发。算法岗肯定是首选，主要是怕我的项目经历跟算法岗离得远找不到实习。请大佬们给给建议