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又到一年校招季，各位同学即将带着满心的期待和忐忑走出校园。对于校招，自己在面试中也时不时会被问及： “技术面到底看重什么？” “我面试的时候问题都答上来了，怎么就挂了？”……我特别理解这种困惑，毕竟自己当年也是一路从校招走来。幸运的是，现在的我已经有了更完整的视角，从19年开始每年都作为面试官参与校招面试，这几年已经面试了上百位候选人。今天通过这篇帖子分享，想从一个面试官的角度，讲讲我在面试中真正会被打动的特质，以及那些看起来“努力了但方向不太对”的常见误区。希望这篇内容，能帮正在准备的你，多一些清晰、少一些焦虑。一、真正看重的能力，其实没那么复杂既然是校招，面向的都是应届生，所以不会要求“什...

正式批 上周四二面后一直没消息官网进度显示面试想知道有没有友友最近也在百度的面试流程，是不是受到最近开奖影响，面试推进放慢了吗

面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...

也是红名大佬了xdm(附赠P2本人美照一张）