27日常实习寒武纪 AI infra一面

发点面经攒攒人品～基础知识1 进程与线程的核心区别是什么？Cache 的层级结构及2. 常见替换策略有哪些？3. IEEE 浮点标准中 FP16、FP32、FP64 各自的位宽分配方式是怎样的？4. 快速排序的执行流程是什么？堆的基本性质有哪些？拓扑排序适用于哪些场景？推理与算子优化5. 请阐述 Transformer 架构中 Decoder-only 结构的特点，包括 QKV 的生成过程以及位置编码的嵌入时机。6. RMSNorm 的计算公式是什么？其计算访存特性如何？可以从哪些角度进行优化（如负载均衡、Double Buffer、指令替换）？7. Softmax 的数值稳定性问题如何处理？Online Softmax 的实现原理是什么？8. 矩阵乘法与反量化融合算子在内存方面的优化策略有哪些？9. 稀疏矩阵 SpMV 运算中如何实现负载均衡与带宽优化？项目经历10. 项目深入考察。工具与工程11. Git 中拉取远程分支的操作方式有哪些？fetch+checkout 与 pull 的区别是什么？

感觉面完人都通透了，还是太菜了1.实习介绍2.transformer为什么比RNN好，有没有scaling law3.介绍一下新闻推荐的项目4.新闻推荐比赛的正负样本怎么确定5.了解生成式推荐吗?6.SID如何训练的7.Tiger为什么不采用decoder-only的形式呢8.否熟悉推理优化中的flash-attention和KV-Cache?9.KV-Cache出现在训练中还是推理中?10.为什么不出现在训练中使用KV-Cache?11.注意力的优化是否了解?12.手撕:接雨水

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.go和Java的区别是什么2.Java中spring的bean是什么，生命周期说一下3.讲一下gRPC协议，为什么要用二进制编码4.tcp协议5.MySQL中的索引数据结构，联合索引6.如何用Redis实现分布式锁，衍生了一堆场景7.rerank模型原理，作用8.embedding和rerank模型原理上的区别9.transformer中的QK是怎么计算的10.HNSW索引原理11.完整描述一次大模型生成底层发生了什么12.拷打简历项目一个模块的具体源码，类的数据结构13.RAG的分块策略是什么14.介绍上一段实习的亮点工作展开追问15.cursor/claude code平时是怎么使用的

minimax AI infra（一面）p1腾讯qq浏览器（一二面）p2-p4百度 分布式计算（一面）p5滴滴 云产品控制台（一二面）p6快手 可视化平台（一面）p7蚂蚁集团 Agent基础设施（一二三面）p8-9