不懂就问这是萝卜坑吗

对应聘岗位的理解面试官的风格对自己的喜好之类的是否匹配确认毕业时间、是否有深造计划最近有没有做什么项目？介绍一下一个项目，包括动机、做的东西、实现了什么、跟自己的目标是否匹配有遇到什么困难？对技术方向选择的考虑（前端转全栈）已经有了什么 offer怎么看待 AI？会有危机感吗（这是个好事啊，AI 去干杂活了实习生就可以干更有挑战性的事了）base 地有没有问题实习时间反问（转正率、mentor 带教制度、扁平化管理）

求锐评简历，一个面试都没有

求助，本人投了一周没有一个公司约面的😭😭😭求简历修改意见

一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...