4399游戏美术岗多多（内推码fw46c

小米一面整体节奏很快，面试官技术功底扎实，问题层层递进，不会只停在概念层面，基本每道题都会追问"为什么"或者"你在项目里怎么用的"。整个面试大概 60 分钟，前半段是基础八股，后半段直接上手撕代码，压力不小但氛围还算友好。建议提前把 C++ 内存模型、并发、STL 底层这几块吃透，代码题要写得干净，边界条件别漏。1. 自我介绍略（根据个人情况准备，建议控制在 2 分钟内，突出项目亮点和技术栈）2. 进程和线程的区别？进程间通信有哪些方式？线程间通信呢？进程是资源分配的基本单位，线程是 CPU 调度的基本单位。同一进程内的线程共享堆、全局变量、文件描述符，...

简历如下，也是改了不下十版了三月初开始投递，到现在感觉投递了有个1500家了（实习，全职）面了10家左右的样子（都是线上的，线下的我一律当做刷kpi没接，现在感觉线上线下都是刷KPI的），笔试倒是做了不少，收到了两份实习offer都拒绝了（一个140/天+外地，一个120/天本地初创）最近也不知道投啥了，想着春招实习两手抓，但是投递的很多岗位有要求1-3年经验，投出去也是石沉大海杳无音信，偶尔有几个回复，然后就是笔试面试，再无后续慢慢的也有点蕉绿起来了😭😭还有课设，论文乱七八糟的当时还选择了考研，找学长问考研经验，学长第一句话就是不建议考研，当时还不以为然，现在想想……

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。求大佬帮忙看看

这份题不是随便凑出来的 100 道，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道1. Transformer 的整体结构是什么？答：Transformer 最早是 Encoder-Decoder 结构。Encoder 每层主要是多头自注意力和前馈网络，Decoder 每层除了 masked self-attention 和前馈网络，还多了一个 cross-attention，用来关注 Encoder 的输出。不过...