海康 应软

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多智能体项目中，工具调用是怎么实现的？4. MCP 有哪些协议是否了解？5. RAG 的工作流程6. Tranformer 为什么出现？解决了什么问题？注意力机制介绍一下7. 大模型生命周期相关，训练，微调，量化，剪枝，蒸馏，部署，分布式等，从头到尾串了一遍8. 有一个垂域大模型，部署成本过高，如果要降低部署成本，你会选择蒸馏还是量化？9. Linux 进程与线程的区别10. Python GIL 锁有没有了解？怎么绕过 GIL 锁？11. Git 多人协作的时候怎么处理合并冲突？12. 开放性问题：你在学术项目中印象最深/感触最大的一件事13. 开放性问题：...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...