智谱大模型算法日常实习二面

好不容易拿到offer，一看日薪，扣掉房租饭钱剩不下啥。有的直接说没转正，纯纯刷履历。招聘软件刷烂了，已读不回是常态。最怕的是全家桶一起投，结果全挂，怀疑人生。

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.项目拷打2.实习经历介绍3.LoRa4.显卡资源如何，如何解决资源不足的问题5.效果如何测评6.有没有测常见的 benchmark7.详细介绍快手实习8.论文介绍9.DeepSpeed zero 策略10.除了 zero 外还有没有其他策略，也就是 offload 和 infinity11.batchnorm 和 layer norm 的区别，主要是 batchnorm 和 dropout12.model.train() 和 model.eval()的区别13.dropout 测试时如何使用的14.Coding1：买卖股票的最佳时机15.Coding2：字母异位词分组13.Coding3：盛最多水的容器

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2.大模型推理加速办法3.压缩量化方法有哪些 量化的优点有哪些4.权重量化、激活值量化、kv cache量化都有什么好处5.kv cache原理 了解page attention吗 为什么效果好6.了解prefix cache吗7.ai应用（agent）的构建大致讲一下包含哪些模块8.手撕 一个环有10个点0-9，0开始出发，每步顺时针或逆时针走一个点，求经过n步回到0点有多少种不同走法

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习拷打2.有没有觉得工作中卡住的点，聊一聊3.是否了解操作系统等 讲讲操作系统内存管理 虚拟内存解决了什么问题4.介绍一下mcp5.mcp工具较多时如何避免幻觉6.有没有看论文的习惯 最近有哪些较新的内容7.代码题：求数组连续出现相同数字的最大次数