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...

投了很多要么未读，要么已读，要么看了简历之后就没后续了，在想要不要换成一个Agent项目

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

项目深挖很多，最后还有一道“手写”代码题这场华为 AI 工程师暑期实习的面试，整体节奏比较完整，基本就是“自我介绍—项目深挖—反问—代码题”这一套。刚开始先让我共享桌面，结合简历做自我介绍，讲自己的学习背景、做过的项目，以及现在的方向。前面这部分我还是按自己的主线来讲：山大本科电子和计算机双修，港中深硕士，方向慢慢转到 AI Infra、异构计算和性能优化；实习这边讲了之前做过的通用软件工程工作，以及现在做的算子优化和图优化相关内容。面试官前面没有特别打断，但后面几乎每一段都会继续往下追。项目里问得最多的，一个是我自己做的量化推理 runtime，另一个是现在在做的算子/图优化相关工作。量化项...