小红薯算法实习

研二现在还在准备春招，算法很卷早有听闻所以没有什么念想，考虑到java一直很卷加上全在all大模型，研究生做的项目也是跟大模型相关的，研一也有一段大厂实习经验，所以其实比较想投大模型方面的岗位。但是搜岗位发现大模型和算法界限好模糊，一时不知该怎么找（不像java直接搜后端就可以），所以想问下佬们大模型的相关岗位该怎么投递，没有论文感觉是卷不过算法赛道的。😭😭😭😭😭顺便问下佬们我这种情况找大模型还是java好点😭😭😭

说实话，去年拿了保底之后，整个人自信都回来了。以前面试说话都哆嗦，现在群面敢抢leader了，单面和HR谈笑风生。果然，人有了退路，才能发挥出全部实力。这就是所谓的“保底效应”吗？

攒人品中！ 1.项目拷打2.解释全局解释器锁gil3.python不同进程之间是如何通信的ipc4.all-reduce通信开销及具体是怎么计算的5.了解tensor.view和tensor.contiguous吗6.张量并行先列切和先行切区别7.手撕代码:1)数值的整数次方2)graphfusion

很多人问我如何准备大模型的面试，分享下我的经验，针对两种情况：1. 有大模型实习2. 无大模型实习针对无大模型实习的情况，我建议先找一段中厂实习为主，比如 zhipu、Minimax （当然有大厂进大厂）这些，相对容易进，尽量积累大模型实习经历。针对有大模型实习的情况，复习内容为：1. 常规八股（transformer、bert 等）2. 最新八股（GQA 等）3. 技术报告（一定要自己看原PDF，目前推荐 DeepSeekV3, R1, kimi1.5, Minimax-01, Qwen2.5, Qwen2.5-VL）4. 手撕 Leetcode：Hot1005. 手撕模型，比如 MHA 这些首先是常规八股和最新八股，这一部分可以自己找找网上资料，整理好的，背。然后是技术报告，目前推荐的内容有：1. DeepSeekV3：必读2. DeepSeekR1：必读3. Kimi1.5：选读4. Minimax-01：选读，据我所知最长上下文模型（外推到 4M，不过好像被 LLama4 的 10M 超过了）5. Qwen2.5：必读6. LLama3.1：必读7. Qwen2.5-VL（如果简历有多模态内容）：选读重点关注：1. 阶段训练（预训练几段、Post-training 几段？上下文用了多少？数据配比是什么？）2. 模型创新点（MHA 创新是什么？作用是什么？）3. 上下文优化创新点（一般是优化显存和阶段训练）4. 多模态优化创新点（简历有多模态内容）5. 几个模型不同之处（比如 Qwen2 和 Qwen2.5 的不同之处）最后是手撕，Leetcode 只刷 Hot100 够了，模型手撕建议关注（我目前会的）：1. MHA2. LayerNorm3. Transformer Encoder (MHA+LayerNorm+FFN)4. PE（绝对位置编码）5. ROPE6. SwiGLU7. RmsNorm每次面试前快速过一遍就 ok 了。