51信用卡，凉凉送给自己

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...

就是一个普通二本学院，我这还能找到工作吗，有什么建议吗。哎。真心建议，嘲笑也能接受，哥哥们

一开始还有一些小厂中厂找我，现在啥都没有了

算子优化、量化、图优化都问到了最近面了蚂蚁的 AI Infra 一面，整体感受是，这一轮比较偏工程理解，不是只问八股，更想看你是不是真的做过优化，能不能把问题、分析过程和思路讲清楚。一开始是自我介绍，后面主要围绕我现在实习里做过的事情展开。面试官先让我讲了实习中解决过的一些问题，重点问到一个算子要不要优化，该怎么判断，以及如果决定优化，具体会怎么做。我这里主要是从热点分析、瓶颈判断和优化路径选择几个角度来回答。比如先看它是不是耗时热点，再看问题到底是算力瓶颈、访存瓶颈，还是调度和启动开销，然后再决定是做 kernel 优化、算子融合、图优化，还是数据布局调整。后面问得比较多的是量化。先考察了我...