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...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

emmm没想到以这种方式被挂了

我现在研二下想找实习，但是对于方向并不确定，本科专业是电子信息，硕士专业是电磁场与天线技术，研究方向天线与AI交叉方向，两边都学不精，但决心不读博想工作，应该找天线方向还是AI方向。基本信息：研二下，本科211，硕士985。本科做过大创项目（CV方向），参加过数学建模比赛，拿过国家奖学金和学业奖学金，本硕都有学生工作经验。硕士期间目前有一篇会议论文（天线方向）。根据以往学长学姐的经验，天线方向工作似乎并不好找。但我本硕都不是计算机专业，导致不是科班出身，同时现在的大模型是否也对ai行业有所冲击，这些我都了解甚浅，道听途说也终归不懂行情。我也想不断磨练自己，原本读研就是想进一步磨练增长本事，但结...