人工智能测试工程师怎么样？

最近接到了相关的ai面试，网上几乎没有面经，很迷茫😶‍🌫️

在嵌入式岗位面试中，“八股文”几乎不可避免。无论是 C 语言、操作系统、RTOS，还是中断、内存、并发，这些问题往往反复出现。然而，真正拉开差距的并不是“会不会背”，而是是否能把八股文转化为工程思维和实践经验。本文从嵌入式面试的真实考察逻辑出发，探讨高效且有深度的八股文准备方法。一、先理解“为什么问”，而不是“怎么答”嵌入式八股文表面上是概念题，本质上是在验证三个能力：底层认知是否正确：是否理解硬件、编译器、操作系统之间的关系工程风险意识：是否知道错误使用会带来什么后果可迁移能力：能否将概念迁移到不同平台或项目中例如，“volatile 的作用是什么”并不是想听定义，而是在判断你是否理解编译器...

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1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？------二更已oc