华为综测挂了

【帮转，自己实习过的团队，技术和氛围都很好的，适合有兴趣的新手入门】我们是晞德求索，主要做数学求解器和工业软件核心计算引擎相关研发。目前正在招一位算法实验实习生，协助团队做求解器和算法实验相关工作。岗位类型：实习 / 远程薪资：3000 元/月时间：每周 3–4 天，具体时间可沟通主要工作：1. 运行求解器和算法实验，整理实验结果2. 协助分析算法或系统运行中的性能瓶颈3. 对实验数据做对比、归纳和简单总结4. 参与调参、benchmark、case 分析等实验支持工作5. 如果感兴趣，也可以参与算法优化和性能改进，但不是必须我们希望你：1. 是在校本科生或研究生，有一定编程基础2. 熟悉至少一门编程语言，如 Python / C++ 等3. 能看懂基本的实验说明，愿意动手跑实验、整理数据4. 做事认真、细心，能够稳定投入每周 3–4 天5. 对算法、求解器、优化问题感兴趣6. 不要求你已经很有经验，愿意学习和沟通更重要加分项：1. 接触过求解器、组合优化、数学规划、启发式算法等相关内容2. 使用过 Gurobi、OR-Tools、SCIP、CPLEX、MiniZinc 等工具3. 熟悉 Linux、命令行、脚本自动化或实验管理4. 做过算法、科研、竞赛或课程项目相关经历以上加分项都不是硬性要求，有相关经验更好，没有也可以边做边学。你将获得：1. 参与真实算法实验和研发工作的机会2. 接触求解器、优化算法和性能分析相关任务3. 远程灵活协作，适合在校生参与4. 如果感兴趣，可以进一步参与算法优化和核心问题分析有意向可以私聊我发送简历，并简单说明你做过的编程、算法、实验、求解器或相关项目经历。

个人情况 27届硕士ai毕业生，目前手握两个实习offer，纠结该选哪个，想听听牛友们的建议～🙏Offer详情1. GE医疗（GE Healthcare）• 岗位：AI相关功能开发（CT核心部门）• 地点：北京• 实习时长：12周（6月-8月）• 转正情况：有转正名额• 实习薪资：180元/天• 转正薪资：HR说年包大概30w• 面试体验：技术面1小时，问得不深，已拿offer2. 华为（Huawei）• 岗位：AI模型工程师-端侧大模型（计算产品线）• 地点：上海• 实习时长：不固定（可能较长）• 转正情况：明确无转正名额• 实习薪资：9k + 2k• 转正薪资：看秋招定级• 面试体验：笔试+技术面，已拿offer纠结的点1. GE有转正，外企；华为无2. 行业赛道：医疗AI 但内容不确定 vs 方向不固定内容不确定。想听听大家的建议• 从技术成长和行业前景看，哪个方向更值得深耕？• 如果目标是秋招进大厂，哪个实习经历更有帮助？• 有没有了解这两家公司内部情况的大佬，透露下实际工作强度和技术氛围？真心求建议，欢迎任何角度分析～回复时麻烦说下理由，感谢！🙇‍♂️

一、自我介绍二、实习相关八股1. 实习业务场景负责大模型对话对齐、指令微调、强化学习优化，提升模型生成准确性、合规性与指令遵循度，落地垂类对话/问答业务。2. SFT数据筛选、采样及处理3. 选择GRPO的原因、优化目标及数学原理- 选型原因：相比PPO显存占用低、无需价值网络、训练更稳定，对齐效率高- 优化目标：最大化模型生成优势，约束KL散度防止策略突变- 原理：分组优势归一化、截断策略比率、近端约束，降低训练方差4. 奖励函数设计（重点）围绕有用性、准确性、合规性、流畅性设计，分维度打分；加入KL惩罚，避免单一奖励过拟合，区分正负奖励权重。5. 判断RL训练质量达标方法- 奖励值收敛、KL散度稳定；- 离线评测：指令遵循率、幻觉率达标；- 人工抽检生成内容，无退化、无套路化输出6. 是否遇到Reward Hacking遇到过，模型生成空洞话术、固定模板刻意刷高奖励值。7. 其他奖励作弊类型刻意迎合奖励规则、答非所问、重复安全话术、回避核心问题、策略坍缩同质化输出。8. PPO和DPO了解- PPO：在线强化学习，近端策略优化，带价值网络，训练复杂度高- DPO：离线偏好优化，基于成对偏好数据，无需交互采样，训练简单稳定三、基础八股1. Attention计算时间复杂度标准自注意力：O(n²d)（n为序列长度，d为特征维度）2. KV Cache原理推理时缓存历史token的KV矩阵，避免重复计算，降低算力开销，提升推理速度。3. GQA、MLA原理- GQA：分组查询注意力，Q分组共享KV，平衡推理速度与效果- MLA：融合局部+全局注意力，适配长上下文，降低显存占用4. vLLM原理基于PagedAttention分页管理KV Cache，提升显存利用率，支持高并发推理。5. Flash Attention原理分块计算注意力，优化显存IO，减少HBM访问，提速同时降低显存开销。6. 稀疏注意力原理仅计算局部/关联token注意力，舍弃全局无关token，将复杂度降至O(n)，适配长文本。7. 模型推理慢排查思路检查序列长度、batch大小；确认KV Cache、量化、FlashAttention开启；排查GPU显存、算子优化问题。四、编程题1. rand7()实现rand10()拒绝采样：rand7()*rand7()生成1-49数，保留1-40，映射为1-10，超出则重新生成。2. 浮点数组取整最小变化和贪心思路：每个数选上/下取整中差值更小的，累加最小总误差。3. 最长无重复子串

pmt网络开发部日常实习，能先去混一段实习学点东西跑路嘛，第一段实习。薪资都无所谓 业务的话面试官也是藏着很多没跟我说