[拷打实习经历]1.如何实现表单校验（反正拷打的比较狠，问了很多问题，也不是问实习怎么做的，完全就是场景题）2.如何减少api重复调用（依旧场景题，涉及防抖，axio等）3.ai大模型如何减少大模型幻觉4.fcp指什么，如何测量5.具体讲一下fcp优化过程6.刚才讲了缓存，问了强缓存跟协议缓存的区别[vue]1.vue2跟vue3最大的区别是什么2.组合式api的优势特点3.ref跟reactive的区别4.为什么template里面响应式不用value5.vue router两种模式的区别6.用history返回什么7.输入URL之后[nodejs我说没怎么用过他说那不问了][打包工具]1.webpack和vite区别2.vite怎么兼容老浏览器（没答上来，他就没接着问）[拷打项目]1.怎么把上下文穿给大模型（反复问之后发现我不参与大模型调试，放弃继续问）2.流式传输3.反复问细节，有一个细节没答上来他说算了[手撕]删除链表倒数第K个节点[反问]

科大讯飞二面+三面面经二面技术主管0. 自我介绍1. 开放性问题：如何用大模型赋能提效，如何排查高延迟问题2.少量八股，类加载3.反问环节，介绍部门具体业务———————————————三面brbp0.自我介绍1.为什么选择科大讯飞2.对主流大模型的看法3.反问环节个人认为在hrbp部分收获最大，有很多干货科大讯飞26届秋招正式启动中（内推免笔试），12月31日截止网申1、目前仅缺：飞星飞凡缺研发算法，秋招批次急缺研发，算法，测试、资源、营销类，合适优先考虑2、飞凡计划和秋招24-26届都可以投递，飞星计划仅限26届3、投递过飞星计划/飞凡计划还可以投递秋招正式批，各个项目相互独立，且面试结果...

1.  注意力机制：请简述 MHA、MQA 和 GQA 三种注意力机制的核心区别。2.  模型架构：Dense 模型与 MoE 模型有何本质区别？3.  路由机制：MoE 模型中，路由（Routing）机制具体是如何工作的？4.  LoRA 微调：请阐述 LoRA 的原理，以及其中 A、B 矩阵的初始化方式和秩（Rank）的设置考量。5.  强化学习：请对比 DPO、PPO 和 GRPO 的原理与区别，并写出 DPO 的 Loss 函数公式。6.  推理加速：vLLM 中使用了哪些关键技术（如 PagedAttention、KV Cache）来优化推理？7.  并行框架：你对 DeepSpeed 这一加速推理与训练框架有多少了解？8.  BM25 算法：请讲解 BM25 算法的计算原理。9.  负载均衡：MoE 模型中专家（Expert）的负载不均衡问题该如何解决？10.  损失函数：能否通过修改损失函数的方式来缓解 MoE 的负载均衡问题？11.  数据分布：SFT 微调数据与预训练数据分布差异较大时，该如何处理？12. Scaling Law：SFT 微调的数据集是越大越好吗？是否存在 Scaling Law 现象？13. 训练稳定性：强化学习（RL）为何存在训练不稳定的问题？既然不稳定为何业界仍广泛使用？14. 三数之和：LeetCode 15. 三数之和。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

合肥，多模态，预训练，基座组（不一定去），30min华为的卡上训的，几百台问 qwen3vl 的预训练问 qwen2.5vl 的预训练问 qwen2.5vl 和 qwen2vl 的区别问 gspo grpo dapo 的区别deepspeed zero/ flash attention看着像个大佬无手撕星火大模型