第一封邮件发的16.30面试，后面又发了一封16.50的，写邮件问怎么回事也没有消息好嘛，那我就16.25上线等到16.50你总没话说吧，好家伙整个腾讯会议室里面一直就只有一个招商银行hr，感觉也不在，问什么也不回答，等到17.12面试官任然没有上线，于是退出会议室我从10月份面试以来第一次感觉到自己这么不被尊重的，招聘混乱成这样真的也是不多见的，我不想骂人，但是我觉得给学生清晰的面试安排，及时的邮件反馈，最起码的守时观念这是公司最起码要做到的吧算了，进去以后也是这个样子那就真的全完了

游戏产品运营：1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己的相关经历，尤其是与游戏相关的经历。📝2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细的谈一下，如何与该岗位发展契合？🚀3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？（各说三点）结合应届生身份谈谈。💪4. 为什么选择应聘我们公司？从公司特色和自身对游戏运营的向往讲讲。❤️5. 能不能谈谈对我们公司产品和所在行业的了解？着重说说鸣潮相关。🎯6. 你期望的薪酬是多少? 结合应届生身份和岗位要求谈谈你的期望依据。💰7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？为什么喜欢这一门？对该岗位有何助力？📚8. 用三个词，总结一下这几年自己大学的经历？并...

1．自我介绍，过实习，讲论文，根据表述实时跟进询问交流2．讲一下大模型训练和推理的流程， SFT 和 RLHF 的作用分别是什么3．为什么探索 MoE 架构， MoE 相比 Dense 有什么好处4．有没有全量微调过5．推导一下神经网络反向传播的过程6．在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式7．一道排列组合的概率题8．平常有用过 RLHF 吗，简单介绍一下9. 开放题：对目前大模型的发展有什么看法10.代码：多头自注意力

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...