这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...

那可真是太遗憾了，你们就继续把流程卡在简历初筛吧，继续给我发测评和笔试之后把我挂掉吧（大部分甚至连感谢信都没有😁），我填网申一点都不累，做测评和笔试一点都不辛苦

腾讯面试这个状态是啥意思

自我介绍 手撕算法题  题目描述：给定一个类似图的结构（每个节点可能有多个下游节点），判断其中是否存在循环引用（环）。   C++ 基础知识  Vector 和 List 的主要区别是什么？（内存布局、随机访问、插入删除的时间复杂度） 简单介绍什么是虚函数，以及它的底层实现原理（虚函数表、虚指针）。 虚函数是否可以进行内联（inline）优化？   内存管理  在 C++ 中，当出现内存泄漏时，如何定位到具体的泄漏点？ 实际开发中如何避免内存泄漏？（谈谈智能指针和 RAII 思想）   网络协议与 Web 技术  什么是 RESTful 规范/风格？ 常见的 HTTP 状态码有哪些？请分别说明...