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分享一个我熟悉的日常，也是很多同行在经历的生活。工作日的早晨，通常九点前到公司，用120%的状态启动一天。上午用来处理最需要专注的任务：模型调参、跑实验，或是写方案。算法工作不是流水线，需要高度集中。午饭后休息半小时，这是必要的充电。下午继续处理工作，可能是分析数据，写代码，或和团队讨论方案。晚上六七点晚餐，之后散步或运动半小时，这半小时能让晚上的思路更清晰。晚上通常会继续工作到十点左右，处理些需要安静思考的事情，比如看论文、规划第二天实验，或是写技术文档。有接指导的话就会10点左右开始，到11点出头结束，然后洗澡睡觉周末的安排相对灵活，但实验不会停。早上起来第一件事常是查看昨晚的实验结果，根据数据调整参数继续跑。白天可能会有自己的时间，爬爬山或打场羽毛球，但脑子里总会挂着实验的进展。晚上继续查看结果，准备下一轮迭代。这就是算法工程师的日常——高强度，但也有节奏。热爱技术的人会享受这种不断求解的过程，看着模型指标一点点提升，那种成就感很真实。我见过太多同学对这份工作充满向往，但对其中的持续投入准备不足。了解真实的工作状态，能帮你更理性地做出选择。工作日常 职业发展

1.八股：XGBoost 如何计算特征重要性？Gini 系数在树模型中代表什么？它和信息增益的区别在哪？2.八股：Decoder-only 模型在推理时，预测第 i+1 个 token 时，输入用的是第 i 个 token 的 one-hot 还是概率分布？为什么？3.八股：KV Cache 的空间复杂度是多少？如何估算一个 7B 模型在 batch=1、seq_len=2048 下的显存占用？4.八股：AdamW 和 Adam 的核心区别是什么？Adam 相比 SGD 引入了哪些优化机制？Adam 全称是什么？5.项目：你们验证集的类别分布是否和线上一致？如何保证标注数据的高质量（比如通过交叉校验 or 专家审核）？6.项目：在当前 RAG 架构下，如果引入 Few-shot Prompting，为什么能提升输出质量？和微调相比各自适用场景是什么？7.项目：FAISS 是如何加速向量检索的？你用的是 IVF 还是 HNSW？索引构建时 nlist/nprobe 怎么调？8.手撕：最长回文子串（LeetCode 5）

1．问实习和论文2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．平常训练或者微调 LLM 或者VLM，有什么感受6. 专家划分子空间是区分不同任务但有时候并不能取得理想的效果这是为什么7. 概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率8. 场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延