美团大模型算法二面

八股： 1，ffn层的作用2，norm层的变体(位置变化pre and post & 算法变化ln and rmsnorm)3，ffn的激活函数，SwiGlu的公式写题*2，约15min：1 计算sqrt(float)2 计算m^n，m为float，n为正整数，不考虑溢出写完题又问八股：1. q,k,v都有啥用，q变得和k一样行不行2. ffn的两层mlp先升维再降维，升到多少(4*hidden_size)？为啥？3. kvcache介绍一下，使用了kvcache之后时间复杂度能降低多少？

25秋招，成都新易盛光学岗流程8.5 投递8.29 一面，hr面，45min左右。开头简单介绍了一下项目，着重聊了一些产品开发的思路，没有具体的技术细节。综合问题环节讨论了常规的择业选择，家庭信息等，很少见hr一面的。 9.6 二面，综合面，20min左右，三个面试官，其中一位是hr，拷打了一点点项目，然后问了一些基础知识，比如对于慧差和球差的理解，还问了问专业课。新易盛2026届校招正式启动啦！【上市领军】全球光模块厂商TOP3，专注耕耘光通信领域20余年，2016年上市，股票代码300502【千亿市值】截至2025年8月27日收盘，A股市值突破3000亿元【万人大厂】全球员工万余人，总部位...

一面 1.Bert原理2.LLM中常用的激活函数有什么3.Attention有哪几种位置编码有哪几种4.有个圆的半径是1计算圆内任意一个点到圆心的距离的均值5.每包干脆面里有一张英雄卡 已知英雄卡共有108种，平均买多少包干脆面可以集齐所有卡手撕:课程表二面1.为什么现在mlp的激活函数都用relu 为什么不用sigmoid/Tanh ?2.怎么能把序关系学得更好3.AUC 、回归类AUC 物理含义和计算方式4.Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别5.Prenorm和postnorm是什么区别手撕:最长有效括号三面1.如何在加入特征以前就判断特征的加入是否会提效2.两个重复的特征输入给模型会比只输入一个好么从数学角度具体分析3.样本类别的不均衡会导致模型学不好少数类样本要怎么去解决呢4.你的模型最重要的特征是什么 你怎么分析出来的

面试时间：2025年9月初 面试时长：20分钟左右 面试方式：腾讯会议，一位面试官，面试官开启摄像头 面试问题： 1.自我介绍 2. 你这边是是偏向硬硬件还是软件？ 3. 可以简单描述一下那个比如说呃 I2C、SPI 还有串口，呃它们的区别嘛？ 4. I2C 他是可一个设备下面挂多个从机嘛，如果他挂多个从机的时候，他是怎么寻址到相他想要的那个从机进行通讯呢？ 5. 比如说我两个 MCU，两个 MCU 之间它是通过 SPI 呃连接的。然后我那个从机它有数据想要主动给主机，像这种场景你会怎么设计呢？ 6.项目分工 7.介绍项目提到的算法 8.主控用到的功能，外设 9.项目遇到的困难 10.蓝牙射频...