先是自我介绍，聊了聊项目和之前的实习。八股：1. 大模型预测 token 的损失是怎么算的？有哪几种常见的损失函数？2. 讲讲大模型的思维链技术？3. 聊聊 Transformer？它有啥优势？位置编码是咋做的，有啥改进？ROPE 是啥？Transformer 是怎么把文本转成 token 的？4. Lora 微调八股：矩阵 A, B 怎么初始化？为啥 B 要初始化成 0，A 不行吗？啥是矩阵的秩？5. Bert 和 GPT 有啥区别？大模型时代，小模型还有用吗？6. MHA 是啥？有啥改进？讲讲 DeepSeek 的 MLA？7. MOE 一般加在哪？从训练和推理的角度看，MOE 有啥好处？...

隔壁组的女实习生，就之前一起吃过饭，帮她解决过几次问题

妈妈去年癌症，准备读博的又没读成，在学校弄小论文和家里面事情，最后延毕了。现在无实习项目都是到底出抄八股算法都才开始没多少，现在怎么做呢有没有建议呢

做完笔试已经三天了，如果按照三天原则的话那我现在算是在泡池子了？补药泡我啊