现在有两个地方看起来比较合适，一个是去做业务场景落地，比如大模型应用到业务上，微调，agent这些；一个是去做基础技术，比如大模型 KV cache 等等优化，针对多模态场景的 KV cache 等等。两个平台都不错，图片上就是第二个。我的情况是，博士读书期间主要做科研，写论文，做的是多模态算法，改改网络结构，发发论文这些。感觉很多师兄师姐都是去做业务场景落地，不过工作可能也比较偏数据处理，业务调优等等。好处就是这个岗位需求大，跳槽也容易。坏处就是卷。。。基础技术研发感觉比较偏底层，做 kv 复用，kv检索等等，里面研究员，博士比较多。这个岗位好处是技术比较深，坏处可能需求量少，做模型基础平台技术不需要太多人请问大家这两个应该怎么选呢 #计算机# #深度学习与神经网络# #多模态# #大模型#  #大模型推理# #offer帮选#

base深圳，Camera软件开发，半小时八股半小时算法1.C++函数传参的方式有哪些？2.传指针和引用的时候应该如何去选择？（传指针和传引用的区别）3.从空间连续性上介绍vector和链表4.vector的扩容机制5.智能指针的分类和使用场景？ unique_ptr的特性 shared_ptr的机制，weak_ptr的作用 如何看到智能指针使用时的线程安全6.构造函数和析构函数是否可以为虚函数7.共享内存（shrm、mmap）+mmap底层了解过吗？7.SPI、IIC、UART的区别 SPI可不可以拿来传递图像（受带宽影响） 哪些因素会影响到SPI的带宽？8...

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

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...