1. 基础概念题：什么是大模型核心加速技术中的 “算子融合”？举例说明其作用。答案要点：算子融合是将多个连续计算算子合并为一个，减少计算图中的节点数和显存读写次数，降低延迟。举例：如将 Transformer 中的 Add（残差连接）与 RMSNorm（归一化）融合，减少两次内存访问，提升推理速度。2. 技术原理题：Flash Attention V2 如何优化注意力计算效率？与 V1 的核心区别是什么？答案要点：• V1：通过分块计算注意力，减少显存占用（避免存储所有中间键值对）。• V2：引入 “内外循环交换策略”，将矩阵乘法的循环顺序调整为更适合 GPU 并行计算的模式，进一步提升计算效率，尤其在长序列场景下加速明显。3. 量化技术中，FP8、INT4 AWQ、INT4-FP8 AWQ 的适用场景和压缩率有何差异？4. RAG 系统中，文档切分粒度如何影响检索和生成效果？实际中如何确定最优粒度？5.在长序列推理场景中，PagedAttention 和 Prefix Caching 分别解决什么问题？如何配合使用？答案要点：• PagedAttention：将 KV Cache 分块存储在非连续显存中，避免显存碎片，支持处理超长序列（如百万 Token）；• Prefix Caching：缓存历史对话的 KV 对，跨请求复用，减少重复计算（如多轮对话中复用上文缓存）。配合逻辑：PagedAttention 解决显存限制，Prefix Caching 减少计算量，两者结合可提升长对话场景的效率和稳定性。6. 在企业级推理场景中，如何根据需求选择量化方案？举例说明短文本高并发和长文本场景的优化策略。实时客服系统用 INT4 量化加速响应；金融报告生成场景用 FP8+PagedAttention 处理数千 Token 输入。

前言最近这段时间，2026届的各位佬们应该差不多都暑期实习入职了期待大家都能在秋招取得好的结果没有找到满意暑期实习的也别气馁，感觉最近秋招提前批应该快开始了，如果实在来不及了，可以先准备秋招提前批了~话说回来，其实我是一位2025届的学生，两年半学制，一月份毕业，目前校招已经入职快半年，马上面临转正了。大家可以从我的主页看到，去年暑期实习和秋招，我其实都更新了很多很多面经。秋招结束后，牛客这边基本就没有再经营了，也没有新的产出，这是因为我已经搬到了别的平台，目前所有平台都在另一边更新（可能很多人已经刷到过）某天打开牛客（很久没打开了）发现私信有几十条，问题都差不太多，无非就是选offer、问学...

各位佬们求帮选offer！1. 众安保险 数据开发，base上海，金融事业部，转正实习2. 京东 数据开发，base 天津，金融科技事业群，属于京东young 这两个业务倒是蛮一致的都是金融信贷方面的。纠结的点在于听说base 天津的 京东似乎是今年新收购的公司，好像不是很核心，然后我又比较想在上海发展，但是众安和京东的title 比好像又太小了而且都是金融方面的话，众安金融算核心部门了叭。纠结，求各位佬给一点意见，这将会是鼠鼠的第一次也是唯一一次实习了      

这一期就是差不多来到实习第二周准备跳槽的时间点了。为什么要跳槽呢，上述文章我也写了原因，因为要会学校考试嘛，然后三天内面了个67家左右，找了个工资高的直接考完试就去了。大概是20号多左右。这家干着还行吧，会请大伙喝奶茶，端午也送东西，（基本上全用不上，送我个keep跳绳我想不明白是因为什么），最主要是mt人挺好，不让我干活，申请加班不让，请假说远程回来搞，就说你好不容易请次假，你踏实考试就行，我也没办法，这家公司最大问题是我觉得就是强度太低，他比平时我在学校学习工作的强度都还低，我集中精力去搞强度大概是他两倍多，有点扯远了，我个人习惯如此，上来先扯淡，闲聊让大伙放松一下，那么讲讲正事，实习要做...