入我滴滴！早十晚六 ！

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习拷打2.项目拷打3.论文拷打4.异步RL训练对损失函数的修正方法5.DualPipe原理6.手撕代码:1)合并k个升序链表;2)从右往左看二叉树

1. Python 中 is 和 == 的区别是什么？答案：== 比较值是否相等is 比较是否是同一个对象（身份/内存地址）代码： a = [1, 2] b = [1, 2] c = a print(a == b) # True print(a is b) # False print(a is c) # True 2. *args 和 **kwargs 的作用是什么？答案：*args：接收任意数量位置参数（元组）**kwargs：接收任意数量关键字参数（字典）代码： def demo(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs) demo(1, 2, ...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1️⃣算法题：手撕内存池（要求支持类似new Foo[], delete []功能)，c++如何比较两个float是否相等，LRU，岛屿个数，二叉树的层序遍历，hamming weight，k-coverage intervals2️⃣torch手撕题: LoRA adapter3️⃣cuda手撕题：1- 支持torch broadcast的4D tensor的elementwise mul2- A: (1, 256),  B: (256, 128),  C: (128, 256) ，计算 (A * B) * C3- Embedding Sparse Feature Pooling：A是 100 万个离散 ID（0~999），B是 100 万个float，计算个长度为1000的float数组C，C[i] = \sum_{j s.t. A[j] = i} B[j]4️⃣ai infra或算法八股：1- llm的知识蒸馏放在预训练做是否合适2- Hopper TMA的优点，调用方式，是否需要经过L13- Flash Attention v2为什么外层对Q循环，Flash Decoding的combine kernel耗时占比大概是多少4- Mooncake kv-cache centric的PD分离5- Dit的推理框架设计思路和LLM的有什么异同6- 分析MLA decode的计算访存比，它和seqlen、batch size是否相关7- diffusion model的训练和推理步骤，推理num_inference_steps为40时，为什么训练的timesteps仍要设成10008- 介绍dLLM，如何看待它和AR的区别9- torch.repeat 和 torch.expand的区别10- torchrun的启动参数有哪些，如何在Linux上批量kill包含torchrun的进程

目前大二，不知道后面该走什么方向了，现在是继续做其它项目学一些通用技术栈，还是去找实习呢