保研研0找大模型/搜广推大厂日常实习现实吗

1️⃣实习介绍2️⃣基本就是顺着简历全在问八股1.Transformer 的结构，有哪些可以学习的参数2.多头自注意力结构，矩阵个数3.ffn结构4.encoded decoder 区别5.一个 decoder block 由几个部分组成6.encoder 的输出，作为什么到 decoder7.为什么 decoder 更适合生成8.decided mask 在推理中有用吗9.Transformers 各个架构的改进（attention/ffn/位置编码）分为：10.GQA MHA MQA 区别11.swiGLU 的改进12.rope 在哪里加入3️⃣然后开始项目，其实也问很多八股：1.用的什么开源 dpo 数据2.为什么没用 qwen-33.全参数微调 7B 需要多少显存4.FP16/BF16 区别5.AdamW 显存计算6.介绍 Flash attention7.介绍 gradient checkpoint8.RougeL 计算方法9.代码：找数组第 k 大元素

鸿蒙原生框架对标安卓，iosreact native作为react的移动端框架，大厂使用较多，在此基础，分享一下鸿蒙rn的桥接过程主体流程：鸿蒙提供原生api支持（需遵循 RN TurboModule 的接口规范，用 C++/ArkTS 编写模块，暴露供 RN 调用的方法 / 常量 / 回调），rn侧通过编写js接口文件，基于codegen生成胶水代码并引入工程，实现将原生模块注册到createRNPackages，完成鸿蒙到rn的方法对接以下demo详细步骤：rn侧编写接口，需通过turboModuleRegistry找到对应的注册模块文件命名以Native为开头，如：NativeModul...

1.八股：大模型框架了解哪些，介绍下vllm原理2.八股：常用的LLM，讲解DeepSeek R1的训练流程和基本原理。3.八股：讲讲MOE架构和Dense架构差异，在训练和推理方面4.项目：介绍实习项目，项目中有没有做微调？5.项目：DPO，PPO和GRPO的区别6.项目：为什么PPO要用value baseline和GAE？它们如何让训练更稳定？7.项目：为什么GRPO在训练MOE时会出问题？原因是啥，怎么改进策略8.项目：GRPO的KL散度是什么？KL散度中超参数如何设计？9.项目：阐述大模型的幻觉现象及抑制方法。10.代码题：lc300 最长递增子序列

2025年马上过去了，我已经工作五年了，最开始的时候，我还假定我未来怎么样怎么样，现在也不敢假定了。因为每一年，都是翻天覆地的变化，每经历一年，提升一次认知，思维方式也就随之变化，思考的方向和结果也就不一样。 人的选择也是基于现有情况出发的，每一年都往前走，形势在变，我也在变，最后只能在变化中调整，变化中进取，我没法假定我的未来，但我知道一定会越来越好。 今年的大事件太多了，从华为离职，几个月谷底艰难求生，上岸大厂正编，改了自己的性格，提升了认知，学会了投资理财，儿子出生，换了一辆摩托车，今年的状态，还真应了那句话，《偷得浮生半日闲》，很忙，但是很充实。 未来2-3年，我大概还是会回到南方，去...