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...

现在27届还没实习的我是不是废了

求内推

时长1h1.自我介绍2.实习经历+项目（持续了大概20min）3.coding部分（持续20min）3.1 三个线程按顺序打印abcabc（因为用Go，所以写得很快，然后写太快了就奖励再来一题。。。）3.2 在最多删除一个字符的前提下，判断是不是回文字符串——————————————————————————————————————————————————————————八股环节4.索引设计的原则答：最左匹配原则（联合索引/复合索引会按照字段的顺序构建B+树，查询时只有匹配‘最左前缀’才能命中索引）高度区分原则避免过度索引：每增加一个索引，会增加磁盘空间的占用，会降低INSERT/UPDATE/...