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...

给点建议吧，找不到实习了😭  

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

1. 做一下自我介绍2. 你对网络安全方向怎么看，为什么 AI 应用在这个方向上既有价值又有风险网络安全很适合和大模型结合，因为它天然就是高噪声、多源数据、强依赖经验判断的场景。告警研判、攻击链还原、漏洞摘要、规则解释、工单辅助这些任务都能显著提效。但安全场景比普通问答更敏感，问题不只是答得快不快，而是结论能不能被验证、引用是不是准确、有没有被 prompt injection 或恶意样本绕偏。安全方向里的 AI 应用，最终拼的不是模型会不会说，而是证据链是否闭环、输出是否可审计、权限边界是否足够严。3. 介绍一个你做的这个项目，重点讲架构和你负责的部分4. 为什么要用 RAG，而不是直接让模...