面经大合集
deploy_foundation宏观架构与设计哲学(高频) 请全面介绍 deploy_foundation 项目：它的目标是什么？你采用了什么样的核心架构？最终取得了什么成果？deploy_foundation是我为了解决FoundationPose这一先进6DoF姿态估计算法在实际应用中的性能瓶颈，而从零构建的一套基于C++和CUDA的高性能、可扩展的异步异构推理框架 。 1. 项目目标 (T
京东一面记录
个人评价秋招面的火气最大的一集，面试官的问题歪到姥姥家了，又迟到又喜欢打断回答还爱装逼，一直炫耀他那脑残设计理念，纯纯撒比一个 问题记录对端到端模型的理解？好的，我们开始。 a) 对你回答的分析和批评你的回答是：“我个人的理解就是你给定一个输入，它就通过模型可以直接产出需要的输出”。 这个回答过于字面化、流于表面。它仅仅描述了“end-to-end”这个词组在最通用、最浅显层面上的含义，完全没有
小红书一面记录
自我评价虽然是下午一点的奇葩时间面试，而且岗位不太匹配，但是发挥还行（至少比oppo好一点），不过估计也很难过，首先本来就是搜推的岗，其次是redstar，最后面试官说不太匹配。属于是比较难绷的一场了，但多少攒了点点面经吧。。。 问题记录介绍下讯飞的实习？好的，我们继续进行复盘。 你对讯飞实习项目的口头描述，内容很详实，清晰地讲了你做的两件核心工作和最终的成果。这说明你对项目本身有很好的理解。但是
oppo一面记录
个人总结虽然提前准备了，但是因为太久没说话（是的，中科大的生活就是这么的孤单），导致面对一些基础的问题，回答缺乏逻辑性。下次面试在回答前得多思考 问题汇总你了解到的一些常见的深度学习的推理优化方式有哪些？简单聊一下你知道的它的一个基本原理，还有它的一个适用场景？对您回答的严格分析 (Critique)您刚才的回答展现了不错的知识广度和项目经验，这是一个很好的基础。但从资深面试官的角度看，存在以下几
快手二面记录
自我评价在吸取了地平线二面的惨痛教训后，项目介绍等常规问题上逐渐开始答得有逻辑了，但是专业问题答得还是非常差点意思，有些确实不太会，量化精度问题和为什么要拆流水线答得很差劲。 问题记录介绍下你的llama_cpu？好的，我们来复盘你刚才的这段项目介绍。 首先，我要非常肯定地告诉你，你刚才的这段自我介绍，比我们最开始的问答环节，进步了不止一个层次。你已经完全吸收了之前复盘的核心建议，并且成功地应用了
滴滴二面记录
自我评价本次面试个人认为发挥还好，但是手撕环节直接爆炸，无论是线程池还是事件驱动流水线都没撕出来，之后也是被面试官嘲讽一番后光速结束 问题记录介绍下transformer好的，这是一个非常基础但又极其重要的问题，也是展示你对整个领域理解深度的好机会。一个优秀的回答不应该只是背诵组件，而应该清晰地阐述其设计哲学、核心机制和数据流。 我会从一个面试官最想听到的角度，为你构建一个全面且深入的回答。 T
他人面经整理
问题记录这是一个非常好的问题，它能直接考察你对 Transformer 模型内部组件的理解深度，以及你做技术选型时的思考。 一个优秀的回答应该清晰地分为两个部分：首先是两者是什么（数学原理上的区别），然后是为什么（选择它的动机和优势）。 1. RMSNorm 与 LayerNorm 的区别从根本上说，RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization) 是
大疆一面记录
这次面试显得有点唐，很多问题自己答得都不是很满意 问题汇总介绍下你最近做的部署项目？ 专业性灾难： “嗯”、“然后”、“就是”… 这些填充词贯穿了你的回答，暴露出你极度的不自信和准备不足。技术面试是展示你专业能力的场合，不是闲聊。 关键信息错误： 你提到了 vLLM，但你把它说成了 “VRM”，这是一个致命的错误。这会让面试官立刻怀疑你是否真的深入研究过你所说的技术。另外，你说加速了 “9.9.8