模型部署还是嵌入式

20min左右1、你在H这个项目上，主要做了哪些工作?业务逻辑是什么2、后端转发主要完成了哪些功能?当时的主要开发工作量在哪里?3、在这个项目过程中，主要遇到了哪些问题?4、在处理并发情况时，你如何处理多对话窗口的请求?5、针对不同的算力卡返回的数据，你是如何处理的?6、在整个项目中，前端与后端之间的一一对应关系是如何实现的?7、介绍一下你在简历上最下面的QT项目，它的功能是什么?你主要负责哪些模块?8、怎么把千问大模型部署到RK3588的平台上?整个流程是什么样的?9、语音采集这块是如何实现的?如何实现硬件采集。10、你主要用C++开发了哪些模块?11、反问

Bg本2硕top2非科班，秋招目前0offer全在泡池子百度 高性能计算 offer评估中清华的芯片初创 推理框架曦望 商汤分出来的芯片 推理优化和算子都有迈驰 模型部署优化小米 端侧算法优化华为 2012操作系统ai方向字节和阿里都终面挂。目前都告知面试通过，都在泡池子。薪资应该前4个差不多，博主目前比较倾向前三个。小米和华子会低不少应该。目前比较纠结去哪个，看到大家都不建议应届去初创，但面试下来感觉初创的面试体验挺好的，面试官很专业，公司貌似amd跳过来的不少。不过确实信息太少，不确定性有点大。以及也没大厂offer主要是。

1.详细说一下dns解析它是怎么解析的，过程咋样2.Transformer你给我讲讲它底层原理，讲一下它为啥能替代RNN，我们知道Transformer架构已经很成熟了，但你觉得它的Self-Attention机制在多模态对齐上会不会存在瓶颈？有没有实际场景里注意力权重完全偏掉的情况3.说下LoRA的原理吧，LoRA是不是只能在Linear层插？你有没有了解过为什么不能插在LayerNorm之后？这会对训练稳定性造成什么影响4.你刚才提到用过QLoRA，那你能具体说说QLoRA是怎么降低资源成本的吗？常见的量化方式有哪些，QLoRA为什么选的是NF4和FP16这组组合，而不是别的组合？你能说说NF4 的分布拟合逻辑吗5.我们做了一些multi-query attention优化，但发现decoder延迟还是高，你觉得是哪里的瓶颈vLLM 本身的KV cache 是不是反而是负担7. Embedding模型和Rerank模型分别是怎么处理文本语料的？用场景举一下例子8.看你做过RAG，讲讲从数据清洗到检索服务上线这整个链路是怎么搭的，你是怎么做chunk切分的10.你觉得当前RAG的最大瓶颈在哪？你做过哪些改进来提升 Recall11.你们在训练xx领域大模型的时候，SFT 数据怎么构造12.看你做过LoRA微调，那你是怎么选rank值的？合并adapter权重的时候有没有遇到梯度爆炸13.我看你这个特长里面也有写过使用这个模型部署是吧你也做过相关模型部署的工作，那咱们能简要的说一下，我们部署的参数量模型部署的参数量，然后还有它对应的硬件之间的需求关系，比如说我每个参数量的模型所需要的算力需求大概是什么？先给出一个题吧，我们部署一个MOE架构的千分三的235b的一个模型，他所需要的算力大概是多少？14. 比如rag知识库搭建就是比如说我们在搭建这个知识库的时候，需要对这个知识库的文件文档进行动态更新了，那么你之前是用的是全量嵌入还是增量处理？如果是用增量的话，那么怎么来避免新旧文档的文单的分布不一致导致的这种检索偏差的问题15.你那个机械臂的那个动作态这一块融合的这一块，然后你那个具体的数据是怎么进行一个融合的，然后这个对比协议是怎么做的16.在做多模态融合的时候，有没有做过过视觉跟文本之间的对齐任务，怎么做的

就业方向建议本人背景：双非本西电硕研二研究方向：模型轻量化（KV Cache），但目前也只是知道在做什么，复现过两篇SOTA论文，还没有自己的idea项目上：自己做过一些嵌入式和大模型边缘部署的项目，会CMake, shell, gcc交叉编译10月以为自己会点嵌入式“会点*大模型压缩就可以找AI Infra相关的实习了，实则狠狠打脸，vllm，sglang，CUDA深层次的一个都不会，遂放弃目前就业方向纠结：模型部署/AI Agent/嵌入式/前端1.模型端侧部署 发展前景怎么样？场景主要是车厂和工业环境？感觉手机端侧模型的能力很鸡肋。薪资比传统嵌入式高2. AI Agent RAG RL 目前身边的人都在做这个，但自己现在还不会Java强化学习，焦虑自己进度3. 嵌入式 一般的厂薪资低上限也低，大疆要求如何？4. 开发的话今年感觉前端比较缺人，但就要放弃之前的积累，也不知道发展如何5. 推荐入局算力算子吗想听听正在秋招和已经就业的学长学姐的看法和建议