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...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

想先找个小厂

真是一场苦战，索性该答的都答了个七七八八加粗的是没答上来的Reconciler 如何遍历 fiber 树（先序遍历）为什么要这么设计（这我上哪知道了）DOM 树和 fiber 树的区别diff 算法是怎么比较新旧两个树的（还没学到 diff 算法呢）浏览器从拿到渲染树以后都经过了哪些阶段（布局→分层→分块→光栅化→直接显示（其实是合成））为什么光栅化要由 GPU 去做（GPU 擅长光栅化的操作）为什么会这样呢（疯了吧问这个）Webpack 和 Vite 有什么区别Vite 打包用的什么（我想也是 ESM 吧）ESM 和 CJS 区别（提到同步导入和异步导入）微任务队列和宏任务队列都是什么任务循...