滴滴发笔试了

背景4年前端，有AI行业的工作经历多的不说了，纪念一下吧，感觉啥都没答上来，面试官能和我聊四五十分钟也是难为他了正文为什么会有给ai用的sandbox，它的出现是为了解决什么问题？有没有用过sandbox？llm playground深挖sse和socket的区别，为什么用sse做流式而不是socket假设你现在在用这个playgroun和ai进行对话，发送按钮点击了，此时模型在不断的一个字一个字的蹦出来，在这个流式输出的过程中，我刷新了页面或者切了一下对话再切回来，这个时候作为用户我肯定希望对话是继续的，这种场景你是怎么处理的？后续面试官补充：sse不是socket，在断掉之后，是没有重连这...

腾讯 京东oppovivo快手美团百度字节蚂蚁上面的厂都投了，有的直接简历挂了（快手  阿里挂的最严重），测评做了，有的给了笔试，但为啥大多都一直卡流程？卡在“简历筛选/评估中”，这是怎么回事？项目不行？还能找到实习吗？

从一个跑到另一个遥远的地方实习一个人挺不容易的住着青旅上班第一天刚过去进行了自我介绍和欢迎然后紧接着就是组装新电脑找到自己的工位把开发工具和开发环境给配了配 阅读了公司的文档了解了公司的系统 但是业务还没有完全了解 总体来说第一天的话还可以 很轻松就是配配环境 阅读阅读文档然后氛围还可以 最主要的是公司下午还给分配了奶茶 真是美滋滋啊 下班之后还有一个惊喜

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...