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分享一个我熟悉的日常，也是很多同行在经历的生活。工作日的早晨，通常九点前到公司，用120%的状态启动一天。上午用来处理最需要专注的任务：模型调参、跑实验，或是写方案。算法工作不是流水线，需要高度集中。午饭后休息半小时，这是必要的充电。下午继续处理工作，可能是分析数据，写代码，或和团队讨论方案。晚上六七点晚餐，之后散步或运动半小时，这半小时能让晚上的思路更清晰。晚上通常会继续工作到十点左右，处理些需要安静思考的事情，比如看论文、规划第二天实验，或是写技术文档。有接指导的话就会10点左右开始，到11点出头结束，然后洗澡睡觉周末的安排相对灵活，但实验不会停。早上起来第一件事常是查看昨晚的实验结果，根据数据调整参数继续跑。白天可能会有自己的时间，爬爬山或打场羽毛球，但脑子里总会挂着实验的进展。晚上继续查看结果，准备下一轮迭代。这就是算法工程师的日常——高强度，但也有节奏。热爱技术的人会享受这种不断求解的过程，看着模型指标一点点提升，那种成就感很真实。我见过太多同学对这份工作充满向往，但对其中的持续投入准备不足。了解真实的工作状态，能帮你更理性地做出选择。工作日常 职业发展

1.八股：XGBoost 如何计算特征重要性？Gini 系数在树模型中代表什么？它和信息增益的区别在哪？2.八股：Decoder-only 模型在推理时，预测第 i+1 个 token 时，输入用的是第 i 个 token 的 one-hot 还是概率分布？为什么？3.八股：KV Cache 的空间复杂度是多少？如何估算一个 7B 模型在 batch=1、seq_len=2048 下的显存占用？4.八股：AdamW 和 Adam 的核心区别是什么？Adam 相比 SGD 引入了哪些优化机制？Adam 全称是什么？5.项目：你们验证集的类别分布是否和线上一致？如何保证标注数据的高质量（比如通过交叉校验 or 专家审核）？6.项目：在当前 RAG 架构下，如果引入 Few-shot Prompting，为什么能提升输出质量？和微调相比各自适用场景是什么？7.项目：FAISS 是如何加速向量检索的？你用的是 IVF 还是 HNSW？索引构建时 nlist/nprobe 怎么调？8.手撕：最长回文子串（LeetCode 5）

1.八股：Transformer的计算复杂度分析，写伪代码2.八股：多头和单头的情况下有什么区别3.八股：DeepSeek R1的创新点和优化点？4.项目：介绍实习经历，并选一篇论文进行讲解。5.项目：提示工程的主要方法有哪些？有哪些优化技巧？6.项目：LLM怎么微调的，数据量多大，各数据配比多少7.项目：SFT和强化学习各自有什么优缺点，分别适用于什么场景？8.项目：大模型生成内容的评测方式有哪些，具体怎么操作？9.项目：大模型输出前后不一致怎么办，如何确保大模型输出内容的一致性？10.代码题：手撕sqrt(x)，保留6位小数