百度开的有点白菜了

又到一年校招季，各位同学即将带着满心的期待和忐忑走出校园。对于校招，自己在面试中也时不时会被问及： “技术面到底看重什么？” “我面试的时候问题都答上来了，怎么就挂了？”……我特别理解这种困惑，毕竟自己当年也是一路从校招走来。幸运的是，现在的我已经有了更完整的视角，从19年开始每年都作为面试官参与校招面试，这几年已经面试了上百位候选人。今天通过这篇帖子分享，想从一个面试官的角度，讲讲我在面试中真正会被打动的特质，以及那些看起来“努力了但方向不太对”的常见误区。希望这篇内容，能帮正在准备的你，多一些清晰、少一些焦虑。一、真正看重的能力，其实没那么复杂既然是校招，面向的都是应届生，所以不会要求“什...

面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...

认识的人全在用AI面试作弊😅😅感觉自己之前像煞笔不如直接投