说说AI与测试那些纠葛—工作实战篇

#vivo#1对1，无八股，攒攒人品（回忆版）1、自我介绍2、围绕项目提问。系统性能是怎么提升的？提升了哪些方面？问的很细，方法，指标（答不上来）还是项目，因为答主是做嵌入式图像显示为主，问产出是什么，平常用什么语言，图像显示的完整流程3、开发性问题：AI怎么和测试结合起来？如何创新？未来测试的发展，还是要结合AI脚本测试需要接口，那如果不给内部接口，要如何进行测试（面试官给的答案是OCR？别的记不清了4、其他有没有与人起过冲突（考验应对突发情况的能力AI方面的发散性问题（考验思考能力，思维5、反问测开岗位的所属部门测试开发与研发注重的能力异同点（测开是全链路的，研发只需要把需求落地）

叠纸前端一面面经描述一种方法，用以实现一个动态加载内容的无限滚动列表。如何使用CSS实现一个动画，当用户鼠标悬停在按钮上时，按钮逐渐变大？在React中，如何优化组件以避免不必要的重新渲染？如果你有一个含有数百个项目的数组，你将如何有效地搜索特定项目？解释一下Web Accessibility（Web无障碍性）并举例说明如何在网页设计中实现它。使用JavaScript，如何创建一个倒计时计时器，显示天、小时、分钟和秒？我们的游戏界面需要实时更新玩家的得分，你会如何设计前端架构来实现这一功能？解释什么是服务工作线程（Service Worker），以及它可以如何帮助提高一个游戏网站的性能？请描述...

中电信人工智能公司 大模型推理加速工程师实习生1. vllm sglang 有什么区别？sglang相对于vllm有什么好的？sglang为什么更适配推理这类的llm？dpskr1了解吗？和基座llm有什么区别？假如要魔改vllm，可以怎么做？2. Cuda算子开发经验，性能对比过吗？3. 大模型量化算法原理没问（感觉默认我懂）问有没有实际部署过？有没有看过autoawq的git库？4. Clip原理，clip推理流程了解吗？（简历里写了解过一些cv mllm方向）5. 实习经历介绍，实现的算子性能如何？常见大模型算子优化思路有哪些？（访存优化，并行优化）6. Ascend CANN MindIE框架有哪些组成？7. 场景1：V100显存多少，Dpsk Qwen 32B int8量化能部署吗？怎么部署？（紧张了，int8说2比特位…）8. 场景2：并发场景下怎么测试最大并发数，需要关注哪些指标？（答的不好）（bsz，latency 我回答的gpu利用率显存这些……面试官提示了从用户角度，我脑子没转过来）（指标含义没问，默认我懂）9. 场景3: vllm怎么去支持自研模型？面试官的建议：LLM有训练有推理，我们这个路子更偏向实现算法，加速算法。同样是attn，后端如何实现，如何更快。需要对算法有一定了解，对工程能力要求也挺高。我了解但是不够深入，实践经验较少。更深入去看vllm源码，应用层面怎么去调用算子，底层层面算子怎么实现的，怎么去实现更高性能算子（还提到可以从汇编层面出发）。关于暑期：电信（或者说国企）集团有统一的校招流程，需要投简历做笔试再分发简历到用人部门，没有直接内部转正的。个人感受：国企面试还是比较温和的，面试老师给我的感觉也是，知道你这个地方不会了，能力到这了，就不会再问了。呜呜呜，大厂全聚德的小垃圾（我）尸体暖暖的～#牛客AI配图神器#

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