项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

有没有大佬面过 腾讯职能线这个部门的暑假实习岗位，        求面经

1. 自我介绍2. 为什么推荐系统里要做多目标优化，而不是只优化点击率只优化点击率会把系统推向强刺激、短反馈的内容，短期看 CTR 好看，长期可能损伤时长、留存、消费深度和用户满意度。推荐系统真正面对的是一个多目标约束问题，点击、时长、转化、留存、内容生态健康、创作者收益往往都重要，而且这些目标之间存在天然冲突。多目标优化的核心不是把几个 loss 简单加权，而是处理目标尺度不一致、梯度冲突和业务优先级变化。很多系统前期用静态加权，后期会演进到门控式任务塔、动态权重、MMoE、PLE，甚至通过因果或强化学习方式做长期目标建模。优化的是用户长期价值，而不是某一个表层指标。3. 当业务里同时有视频...