在GitHub上看到了一个资源库，整理了很多Pytorch面试题和答案，涵盖了从基础概念到高级应用，包括张量操作、自动微分、神经网络构建、优化器使用等关键知识点。准备 AI/ML 岗位面试的同学，真的应该留意一下。 PyTorch 基础1. 什么是PyTorch，它与其他深度学习框架（如TensorFlow）有何不同？2. 解释PyTorch中的张量概念。3. 在PyTorch中，张量和变量之间有什么区别？4. 如何将NumPy数组转换为PyTorch张量？5. PyTorch张量中的`.grad`属性有什么作用？6. 解释CUDA是什么以及它与PyTorch的关系。7. PyTorch中的自...

今天我要在牛客开团牛客了，可以拒绝我们，但是不把我们当回事儿，直接无视，太傲慢了吧

二本计科投了900份简历，面试寥寥无几，简历都是已读不回，怎么办

自我介绍了解 DeepSeek-R1 吗？介绍一下？R1 的 MLA 是如何实现 KV-Cache 的节约R1 在 SFT 时冷启动的目的位置编码是什么？解释 ROPE？一个 14B 的模型，推理和训练要多少缓存显存的占用和哪些因素有关大模型灾难性遗忘是什么？如何解决？BF16、FP16、FP32 对比？Adam、AdamW 原理deepspeed 的三个阶段自我介绍手写 Self-Attention 公式，解释 Q/K/V 的作用位置编码有哪些实现方式？相对位置编码相比绝对位置编码的优势？LayerNorm 和 BatchNorm 的区别？为什么 Transformer 用 LayerNor...