1.八股：LoRA 和全参数微调的核心区别是什么？在显存和训练效率上各有什么优劣？2.八股：DPO、PPO、GRPO 三者的优化目标有何不同？为什么 GRPO 的 loss 中要显式加入 KL 散度项？3.八股：Transformer Encoder 中 FFN 的作用是什么？4.八股：什么是 DeepSeek 的 MLA？它的优势是什么？5.项目: 你在实习中用 LoRA 微调了哪个开源大模型？具体 rank、alpha、dropout 是多少？为什么这样设置？6.项目：SFT和DPO 数据是否有重叠？DPO 的偏好数据是如何构造的？人工标注成本大概多少？7.项目：你们的 RAG 系统召回阶段用了 BGE-M3 还是 BM25？最终选择依据是什么指标（如 Recall@k）？BGE-M3 输出向量维度是多少？8.项目：为什么不用纯向量相似度直接生成答案，而要再过一遍大模型？这样做对幻觉和安全性有什么帮助？9.手撕：接雨水（LeetCode 42）

1.介绍自己的项目2.BLEU和ROUGE3.self-attention求内积时为啥除以根号d4.LLM的评估5.介绍下simCSE6.解决tokens不够的问题应该怎么办7.详细介绍下deepspeed（三个stage结合参数回答）8.gpt和llama的区别（模型结构上的）9.PEFT的方式，LORA论文讲一下，对比p-tuning10.LLM训练的时候为什么warmup11.对比学习中的batch size是大一些好还是小一些好13.了解最新技术一般怎么通过什么渠道14.代码题：lc347 前 K 个高频元素

1.实习介绍2.论文工作介绍3.为什么构建这个benchmark4.构建数据集的时候遇到哪些问题，怎么解决5.选择这个微调模型的原因6.mplug的框架7.视觉编码器用的什么8.线性投影层具体情况9.qwen2的结构10.transformer的计算11.了不了解其他的transformer或者attention12.用了多少卡13.怎么做的分布式训练14.zero3不适合训练使用的原因15.介绍论文的多阶段CoT微调16.lora的原理17.lora的初始化18.矩阵B 为什么用0初始化19.手撕：一个字符串中出现次数最多的字符以及次数20.反问的时候还问了强化学习的原理

base南京，go语言，岗位是运维平台开发1、什么是Redis锁，常用的话有什么关键字，怎么用2、docker镜像怎么设置占用资源命令3、gin的路由底层是怎么实现的呢4、gin的context5、假如你要测接口的端口，用哪些命令啊6、你是怎么做的健康检查的呢7、故障节点是怎么拆除的呢8、健康检查的内部是什么呢？主要检查什么东西