大厂：百度、华为、阿里、腾讯、字节纯AI公司：智谱、讯飞、商汤、寒武纪外企：OpenAI、Google、微软垂直赛道：自动驾驶、AI医疗、智能制造想稳去大厂，想前沿去纯AI公司

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.针对具体业务场景，怎么训练agent调用工具，奖励函数怎么设计和优化的3.怎么优化RL训练agent调用工具的数据，数据配比策略是怎样的4.训练agent调用工具，以react框架为例，plan是什么，提示怎么设计，Obersevation是什么？Action是什么？每一块的输入输出都是什么？长什么样的？5.介绍一下trl/verl架构，有哪些类，主要参数，针对具体任务出现的一些具体情况怎么调参6.用verl训agent调用搜索工具为例，讲一下每一类大致怎么设计，什么作用7.用过其他什么框架，讲了llama factory，swift.问了数据构造、格式

个人BG：27届 + 双非硕 + 意向职位：前端——>AI应用全栈开发（发展方向投递/笔面试/Offer进展：简历挂：拼多多、BiliBili(AI Agent)初筛/测评：携程、京东、笔试：米哈游、美团待笔试面试日常：美团一二面挂、趣链一二面三面(拒、九坤一面挂、量旋过面试暑期/有转正机会：腾讯一面挂、腾讯音乐一面过、瓜子OC、小红书OC、百度OC感受：每次最焦虑还是算法题，到底这场面试考JS手撕还是普通算法，已经两天没刷力扣了，工作好累，忘的好快每次都会在怀疑自己/相信自己反复横跳，这个过程很焦虑，不要老是看自己的不足，有时候多看看自己的优点，放轻松，把面试当作一场交流！一直不敢再投...