一面过了之后隔了三天约了二面，同样是视频面试，时长将近一个小时。二面的面试官是技术负责人，上来先深挖项目，然后是几道比较有深度的技术题，最后出了一道系统设计题。整体感觉比一面难不少，很多问题没有标准答案，考察的是思维方式和工程经验。1. 详细讲一下你项目中最复杂的模块，为什么这样设计？有没有做过重构？二面必问，而且会顺着你说的内容一直追问，所以只说自己真正理解的部分。回答框架：背景：这个模块解决什么业务问题，规模有多大（QPS、数据量）设计：核心架构是什么，为什么这样划分，技术选型的理由难点：遇到过什么问题，怎么发现的，怎么解决的演进：如果做过重构，重构前后的对比，重构的收益面试官最想听到的是...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...