感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下，重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致，你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里，输出格式不一致通常有三层原因：第一层是模型没理解任务边界，第二层是格式本身太脆弱，第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束，尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起；然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码，还是生成后重排修复。如果业务要求严格，比如必须产出合法 JSON，我不会只依赖 prompt。我会让模型先...

4月10日，26届依旧0offer

一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...