百度提前批 AIGC 凉

-八股·Mapreduce流程（因为项目提到了）、Map的操作、Shuffle·Shuffle之后怎么给Reduce、比如map有10个key，10个key到reduce·Spark和MR的最显著差别（Point：内存溢出问题）·Presto·搭集群·微调（项目中提到了）-项目·标注数据·超参的配置·大模型的量化和评估·第三个项目的数据清洗、做了哪些清洗-手撕·***·SQL

鼠鼠的第一个实习offer，感谢泰隆收留，泰隆的恩情还不完🖐️😭🖐️bg双非硕，本科打过a，简历上一个c++渲染器项目和一个go分布式缓存项目。时间线4.26 测评4.29 笔试5.12 一面通知5.16 一面5.20 二面通知5.22 二面5.26 oc面试问题话说泰隆的面试好短，一面20分钟，二面30分钟，属于是刚进状态就结束了。一面讲一个你打xcpc时用过的算法。（胡乱讲了讲线段树，自认讲的挺乱的）项目相关，细讲arc缓存算法。（依然是意识模糊向讲解，还好面试官理解能力超群）反问：实习生日常工作内容是什么。（介绍工作内容时提到过go）银行也有go的岗位？二面二面有两个面试官，一个h...

1. 基础概念题：什么是大模型核心加速技术中的 “算子融合”？举例说明其作用。答案要点：算子融合是将多个连续计算算子合并为一个，减少计算图中的节点数和显存读写次数，降低延迟。举例：如将 Transformer 中的 Add（残差连接）与 RMSNorm（归一化）融合，减少两次内存访问，提升推理速度。2. 技术原理题：Flash Attention V2 如何优化注意力计算效率？与 V1 的核心区别是什么？答案要点：• V1：通过分块计算注意力，减少显存占用（避免存储所有中间键值对）。• V2：引入 “内外循环交换策略”，将矩阵乘法的循环顺序调整为更适合 GPU 并行计算的模式，进一步提升计算效率，尤其在长序列场景下加速明显。3. 量化技术中，FP8、INT4 AWQ、INT4-FP8 AWQ 的适用场景和压缩率有何差异？4. RAG 系统中，文档切分粒度如何影响检索和生成效果？实际中如何确定最优粒度？5.在长序列推理场景中，PagedAttention 和 Prefix Caching 分别解决什么问题？如何配合使用？答案要点：• PagedAttention：将 KV Cache 分块存储在非连续显存中，避免显存碎片，支持处理超长序列（如百万 Token）；• Prefix Caching：缓存历史对话的 KV 对，跨请求复用，减少重复计算（如多轮对话中复用上文缓存）。配合逻辑：PagedAttention 解决显存限制，Prefix Caching 减少计算量，两者结合可提升长对话场景的效率和稳定性。6. 在企业级推理场景中，如何根据需求选择量化方案？举例说明短文本高并发和长文本场景的优化策略。实时客服系统用 INT4 量化加速响应；金融报告生成场景用 FP8+PagedAttention 处理数千 Token 输入。

学弟学妹们，别等到临近秋招或者已经开始秋招才开始搜面经！嵌入式面经应该越早看越好🧠 为什么面经要提前看？我认识不少同学，都是秋招时才临时开始刷面经，结果发现：项目根本讲不清楚，面试被问穿了；操作系统、RTOS、C++基础一问三不知；面试时间间隔太短，临时学根本来不及。面经从来不是“考前突击包”，而是“学习指南”。你在库库学C、RTOS、Linux，可你知道这些知识企业是怎么考察的吗？学了一堆，是在感动自己，还是真的学了面试需要的东西？你知道你做的项目，哪些点是面试官关注的？哪些能写进简历打动HR？这些都得通过看面经、整理八股才能建立“对标意识”。📄 面经怎么整理，怎么用？📌两个方向整理八...