美团AI面

1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

一直被卡学历，就连内推都被告诉hr把我学历卡了，如果不想考研这辈子就毁了吗

本来不想发了，但实在很郁闷，今天补了一些昨天面过之后的短板看完有同公司大佬当天上午面下午就约面但也有不过的立马发感谢信的我是昨天下午面完，今天一天无约面，官网显示在流程还在泡，可能在横向，也不发感谢信这次面的还行，但还是被深挖问了几个地方，虽然自己有想法但答的四四五五的，因为有些猜的不算准评价为知识广度是被认可的，但是深问就不太行，废话谁能想到问这么深，也不是，主要没遇见过标准答案，就比如滑动窗口为什么过时？没办法保证频率吗？窗口小了能保证那为什么不如令牌桶？rocketmq三层锁重平衡，那什么时候会重平衡新增删除还有啥？没反应过来，导致重复消费还导致啥？应该乱序，但没仔细看过只答了乱序没说问...