百度大模型推理研发暑期实习面经

已挂，开个帖子攒点人品。

bg：双2，本科非科班，硕士计科，无实习。两个非大模型项目，模型压缩和模型微调相关。

百度一面：
1、自我介绍
2、项目介绍
3、解释项目方法原理（项目用到了个小众的方法）
4、怎么保证模型在更高压缩率下的性能
5、项目方法能和GPU并行结合使用吗
6、项目有使用TB并行吗
7、如果在多卡上实现项目方法，需要如何考虑卡间通信
8、如何降低KV cache
9、讲讲DeepSeek中的MLA
10、对模型的量化压缩方法有哪些了解
11、Linux常用命令有哪些，如何用Linux命令在两服务器间传数据
12、手撕：查看一颗二叉树的右视图

百度二面：
1、自我介绍
2、讲讲最开始的自注意力机制发展到当今的一个优化路线
3、对Flash Attention的了解
4、讲讲优化访存时会遇到的数据局部性问题
5、手撕：二维矩阵乘积
6、手撕：有向无环图存储神经网络，并根据网络执行的拓扑排序进行遍历

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