1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

项目自己做的，实际上没测试过，我怕来不及了。。。。。

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

可能是因为简历上写了，问的基本都是图形和渲染管线相关的。自我介绍gpu结构，为什么适合并行计算vulkan 和 opengl 的区别vulkan 中的 command buffer同一个游戏用 vulkan 和用 opengl 有什么区别（答了vulkan帧率更稳定，面试官说还有内存更小）光线追踪和路径追踪的区别bvh，除了 bvh 还有什么加速结构移动端 gpu TBDR 结构TBDR onchip memory 会存哪些 gbuffer移动端gpu 一次绘制几个像素（答了一个 tile 可能是16*16，但面试官说不是tile。不太确定这里想问什么，可能是2*2？）一个像素的颜色都会在哪里...