最后一个校招月，请赐我一个梦中情“司”

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...

1.项目介绍2.讲一下简历里的经历3.针对我说的实习经历进行提问4.手撕DAPO，没写出来，我说了下loss计算，然后让我打开论文对着公式详细讲一下，并提问clip的作用5.用GRPO训练moe模型经常效果不好，为什么?6.面试官投屏了一篇论文的intro，让我讲一下其他还有些是针对经历里的数据构建、训练细节和怎么评测的，没啥参考意义就不放出来了反问:1.复述了下我理解的一面面试官所讲的部门业务询问有没有补充，然后问了有哪些具体场景

过去两年，关于AI 的叙事几乎被大模型垄断。谷歌最新的 Gemini 3.0成果一出便引爆舆论和股市，从技术指标到下载量，再到股价和市值，层层放大，如今距离4万亿美元大关已经不远。与此同时，二级市场的视线却在变化。光模块、TPU、数据中心芯片这些算力基础设施依旧景气，围绕谷歌生态的一批公司股价翻倍，但越来越多机构在报告的后半部分，开始花更大篇幅讨论一件事：海内外AI应用正进入商业化的拐点。前段时间，软银清仓英伟达，很快，市场发现软银转而增持了一批企业级软件和服务公司。这些公司大都拥有服务于技术、销售、运营的Agent业务，资本视角从“卖铲子”，慢慢转向“挖金子”。尽管关于AI的一切都难逃情绪和...

有没有前辈有华为泡池子的经验，本菜鸡目前是保温电话没有，问 hr 消息不回， 是不是已经泡没了