博彦科技 运维 外包面经

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

1. 内存对齐怎么理解？下面两个结构体的大小是多少？答案：内存对齐主要是为了让 CPU 更高效地访问数据。结构体成员不是简单地按字段大小相加，而是会按照成员自身对齐要求和结构体整体对齐要求插入 padding。 struct S1 { char c; double b; int i; }; struct S2 { S1 s; float f; }; 在常见 64 位环境下，double 按 8 字节对齐，int 按 4 字节对齐，char 按 1 字节对齐。S1 的布局一般是：char c 占 1 字节为了让 double b 按 8 字节对齐，中间补 7 字节double b 占 8 字节i...