自动驾驶部门，搞端侧模型部署优化的。50mins口干舌燥，啥都问，C++ linux内核 模型框架 balabala面下来对方评价bg很match 但是不知道还有没有hc了这个点

自我介绍（3min左右）看你最近的工作是和bootloader相关的，汽车后视镜相关的，从7.8到3.6s的改进是比较显著的，那你有没有比较以前的不同的机制主要耗时在哪几个地方我看你一直在写x86平台的操作系统，基本是从基础到操作系统的构建工作，这中间持续开发的过程中有没有不太好理解，或者阻塞的事情呢这个启动加载器，比如从bios启动那部分是怎么完成的，或者说bootloader部分你做了什么呢，平台是什么呢（最开始我是在bochs上完成的）你现在是在x86下完成的，有没有考虑过arm呢，因为armv8也是64位，有没有想过去做二者的比较呢（过程中提到了看过电源管理的源码），你看的电源管理是在...

10.25 镁佳（北京）科技有限公司—一面14：001.Dropout机制2.Self-attention中的计算方法3.Kv/squr(t)为什么要除以squr(t)4.为什么要有position embedding5.如何解决decoder-attention中无法看到后面信息的问题：mask matrix6.Bert主要用来干什么？Next sentence perdiction 和 Mask 位置填补总体来说就是死扣transformer编码题：二分查找用2个栈实现队列10.25 镁佳（北京）科技有限公司—二面17：00查看CPU使用情况：top(实时监控工具)查看端口占用情况：netstat -tuln  # -tuln：列出所有监听的 TCP 和 UDP 端口显示系统内存的总量、已用量、空闲量以及缓存和缓冲区的使用情况：free -h查看GPU使用情况：nvidia-smi特别细致地提问上一段的经历，算法让我输入每一步骤的输入和输出logistic回归：y=1/(1+e(wx+b) 其中y也可以表示成P(X编码题：将列表中的0元素，其他按正常的顺序排列，提到列表前面10.27 货拉拉——一面11：00询问项目经历聚类方法K means支持向量机对过拟合的理解，以及如何解决过拟合。编码题：快速排序（找基准的那个排序方法）感觉货拉拉的面试还是挺中规中矩的

工作岗位：快手-AI平台-大模型小型化算法实习生工作地点：北京市海淀区西二旗中路29号元中心岗位要求：● 数理要求: 熟练掌握线性代数，概率论，信息论，凸优化等基础知识；了解矩阵论, 随机过程等● 框架要求: 精通PyTorch，熟练大模型并行框架的应用，包括 DeepSpeed，Megatron-LM● 代码要求: 精通Python● 对模型加速的算法研究有浓厚的兴趣，特别是针对LLM和SoRA等前沿模型的推理加速探索● 有论文发表经验优先，提供算力支持对创新idea的研究和应用岗位职责：● 负责快手内部AIGC大模型的推理部署效率优化需求，包括但不限于Diffusion采样时间优化，Dif...