1.自我介绍 2. Lora 原理（核心是低秩分解：将原始权重更新近似为两个低秩矩阵乘积，减少参数量，保留主导方向，训练高效） 3.了解 DeepSpeed 吗， ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO -3分别做了哪些优化 （1 优化优化器状态，2 优化梯度，3 切分参数，全面节省显存） 4. Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA, DeepSeek 有什么区别（Qwen采用GQA+SwiGLU+RMSNorm，和LLaMA架构非常相似，差异在训练数据和tokenizer中文支持更好；DeepSeek只用MoE/ MLA架构，Qwen系列主要是Dense模型） 5.怎么缓解...

无敌了，家人们，学弟在找实习遇到的

先介绍一下自身情况：学校是民办本科，专业是软件工程，方向是C++，地区是成都。因为本人一直觉得学校差的情况下，只有实习经历能弥补，所以本人大三上就去外面实习到现在，有了两段实习经历。一段是小厂，一段是中大厂。之后就离职去全力参加秋招，大大小小面了很多家，但是对待遇这块儿都不怎么满意，觉得工资太少了（可能是跟成都it行业普遍工资低有关）。后来偶然投到了一家与自身实习经历有些契合的北京的一家企业，刚好hr看到我的经历，对我也挺感兴趣。就一天直接速通了hr面，技术面，董事长面。最后董事长对我的交谈，以及各方面都挺喜欢，所以想把我作为未来正式员工去培养。直接给我开了一个无法拒绝待遇：实习350一天➕包住宿➕包去北京的机票➕周末双休➕朝九晚六以及如果能力没啥问题，转正2w以内没啥问题。且明年会在成都开分公司，到时候可以让我常驻成都

产品面经，摘自优秀牛油一面：群面（产品和运营混合），一组大概78910个人吧（我们组10个），我们抽到的题目是选一款直播APP，设计成小程序，并简要设计初期冷启动的增长方案。一个小组有30分钟的讨论时间（自我介绍+leader自荐+讨论+汇报+补充）。中午等一面结果，10进3。二面：单面（业务面），是一个很温柔的面试官，问题也比较常规，主要围绕简历，问实习经历的项目和科研经历，抠得比较细，会问一个项目是怎么做的，有什么收获（贡献），数据分析对于产品的意义，还让我介绍了我的两个科研项目。三面：HR面，问了一些家庭基本情况，研究生的日常（科研、生活、工作），杭州和深圳的印象，杭州景点推荐，给HR推...