雄岸科技——大模型算法面经

1.自我介绍；
2.本科毕设项目介绍；
3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；
4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；
5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；
6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；
7.大模型量化比赛项目介绍；
8.AWQ和GPTQ是什么；
9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；
10.其中最优的参数是怎么得到的；
11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；
12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；
13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）
14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；
15.具体的原理是怎么样的；
16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？
17.介绍一下TransFormer的架构；
18.Encoder和Decoder是由什么组成的；
19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；
20.单头注意力和多头注意力有什么区别；
21.为什么MHA下面要除根号d；
22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；
23.FFN详细说一下；
24.残差链接有什么用；
25.Layer Normalization有什么用；
26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；
27.Qwen3的基础架构是怎么样的；
28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；
29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；
30.大模型要训练出思维链应该如何训练；
31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；
32.了解Agent吗，做过什么agent项目
33.Dense模型是什么；
34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；
35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；
36.秩是什么意思；怎么理解；
37.Qwen3哪里做的好；
38.快手实习项目介绍；
39.经纬恒润实习项目介绍；
40.了解量化交易吗；
41.你平时做交易是趋势还是阶段？#你最近因为什么迷茫？##实习怎么做才有更好的产出##牛客解忧铺#