拒掉了字节面试有影响吗

1.双方自我介绍2.围绕项目提问，这里记一下通用问题项目开展的流程，你在其中负责哪些？用的什么推理框架？FP8 KV Cache是怎么设置的？FP8量化在prefill阶段有多少性能收益？profile用的什么工具，怎么定位性能瓶颈？还有些想不起来了，回忆起来再补充。3.开放性提问你对GPU微架构和cuda了解吗？在sm没用满的情况增加矩阵乘法的大小，为什么延时会增长？除了compute/memory bound还有哪些类型的bound，怎么定位？4.代码题岛屿数量，模版题，但是写的很艰难。面试官帮我减掉了输入处理和队列的初始化，最后写完还有点小毛病5.反问环节问了下他们部分具体是什么方向的推理优化。视频/图片生成类模型重要吗

1. 计算机网络的五层模型和七层模型分别是什么答案：五层模型一般是应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。七层模型也就是 OSI 模型，分别是应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。实际工程里讲得更多的是 TCP/IP 分层和五层模型，因为更贴近真实协议栈实现。七层模型更像一种教学和抽象方式，方便理解不同职责是如何拆分的。比如 HTTP、DNS 这种通常归在应用层，TCP/UDP 在传输层，IP 在网络层，以太网协议在数据链路层。2. TCP 和 UDP 在哪一层，它们分别解决什么问题答案：TCP 和 UDP 都属于传输层协议。传输层主要解决的是端到端通信问题，也就是主...

多模态模型横向对比除了 Video-LLaMA，还了解哪些主流多模态大模型？→ 常见的有 LLaVA、Flamingo、BLIP、BLIP-2、KOSMOS、PaLI 等简单介绍 ALBEF 和 BLIP 这两个模型的核心设计→ ALBEF：基于图像 - 文本对比学习，搭配动量蒸馏来优化图文对齐效果；BLIP：引入 captioner 生成高质量图文对，再结合 filter 机制筛选优质数据BLIP-2 的整体结构是什么？两阶段训练流程是怎样的？用到了哪些损失函数？→ 结构：在 ViT 和大语言模型之间插入 Q-Former 作为中间桥梁→ Stage1：冻结 ViT 和语言模型，只训练中间的 Q-Former→ Stage2：冻结语言模型，将 Q-Former 与 LM 连接，做指令微调→ 损失：ITC（图文对比损失）+ ITM（图文匹配损失）+ LM 生成损失微调方法（PEFT 全家桶）了解 PEFT 吗？再讲讲 LoRA，重点说明低秩假设的合理性→ PEFT 是参数高效微调的统称，核心是只训练少量参数而不动原模型权重；LoRA 假设模型权重更新量 ΔW 具有低秩特性，将其分解为 A×B，只训练 A、B 两个低秩矩阵，既节省显存又能保留效果除了 LoRA，还有哪些 PEFT 方法？Prefix-tuning 和 P-tuning 有什么区别？→ 其他方法：Adapter Tuning、Prefix-tuning、P-tuning、IA³ 等→ Prefix-tuning：在输入序列前加可学习的 prefix，作用于注意力的 K/V 矩阵，更适合 decoder-only 架构→ P-tuning：用小型网络（如 LSTM）生成连续的 soft prompt，解决离散 prompt 不稳定的问题，更适配 encoder-decoder 模型大模型训练范式你项目中用到的大模型结构是什么？多模态特征是如何喂给大模型的？→ 示例流程：视频帧 → TimeSformer 提取时空特征 → 特征池化 → 线性投影对齐到文本维度 → 拼接到文本 prompt 之前 → 输入 LLM大模型在做了指令微调后，为什么还需要 RLHF？→ 指令微调只是让模型学会遵循指令，但输出可能更偏向 “模板化”；RLHF 是通过人类偏好对齐，让模型输出更符合人类价值观、更自然、更有用的回答，解决 “有用性” 和 “安全性” 问题了解 RLHF 吗？描述它的完整训练流程→ 三阶段流程：① SFT 微调：用高质量指令数据对预训练模型做监督微调，让模型学会基本指令遵循② 训练 Reward Model（RM）：用人类标注的偏好数据训练奖励模型，学习给不同模型输出打分③ PPO 优化：用 RM 作为奖励信号，通过 PPO 算法更新策略模型，最大化 RM 给出的奖励，实现与人类偏好对齐手撕 LeetCode 原题：合并 k 个升序链表→ 核心思路：用小根堆维护 k 个链表的当前节点，每次弹出最小值节点并入结果链表，再将该节点的下一个节点入堆，直到所有链表遍历完毕；时间复杂度 O (N log k)，N 为总节点数

之前往字节投了大模型应用相关的岗位，但被HR调剂到后端开发（AIDP）了，之前一直做的AI，简历项目也都是RAG，Agent相关的，没接触过后端开发（计算机网络，OS，数据库啥的都学过，但是没啥开发经验），想问一下后端佬们，还有两天时间准备面试，这两天该突击些啥，学到啥程度才算可以。