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...

求求鹅收了我吧，其他公司全是一面挂，心态已崩，有没有人知道录用评估要多久，至今 hr 没有加我微信4.2 更新 ，已收到 offer，爱鹅信鹅等鹅timeline：3.13 一面3.18 二面3.31 hr 面 云证4.2 offer

我是犯天条了吗？大佬们

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...