阿里夸克算法实习面经 攒人品

有没有了解广州夸克网盘客户端团队的老哥，最近拿到了offer想了解一下团队的工作强度

1.面试官自我介绍2.自我介绍3.项目问题深挖4.String hash底层数据结构 探讨哪个存储更合理5.项目相关的一些问题 用户画像标签啥的6.本地缓存相关7.java8 的垃圾回收算法8.反问面试官人很好 ，主要都在问项目上的一些问题 是我太菜了 很多问题没答好

面试官说这个是一到经典的数学问题：两杯没有刻度的水杯，分别容量是a升和b升，是否可以凑出c升的水。面试官先问我5和3是否可以凑出4，我说可以然后说了具体的操作，后面引导我推广到一般的情况，我代码中一直在减来凑，最后思路卡住了，面试官说时间不够了就先这样。根据数论中的结论，如果 c  是 a  和 b  的最大公约数（GCD）的倍数，那么可以通过倒水操作凑出 c  升的水。具体来说：计算 a  和 b  的最大公约数 GCD(a,b) 。如果 c  是 GCD(a,b)  的倍数，那么可以凑出 c  升的水；否则不能。

1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？------二更已oc