boss直聘前端一面

除了问部门的业务，技术栈，工作地点。还能问啥。尤其是有的时候，面试一上来，面试官就主动介绍部门情况。反问的时候找不到问题问了

本人目前双非软工大三，想就业前端，学了三件套，vue，还很多技术栈没有接触，现在是在小公司实习但是内容和前端关系不大，可能准备跑路，实习的老板说前端si的很惨，项目和比赛经验基本没有，项目是比较简单的，比赛准备打个蓝桥，寒假是继续学技术，争取暑假前找个对口实习，allin前端还是准备考研，考研我们学校上岸率也不高，而且考完研之后还是得工作，还是会陷入就业焦虑。各位大佬有什么建议吗？😭😭

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

我觉得在我找日常实习，暑假实习和秋招的时候，最长无重复子串出现频率很高，基本上平均五个面试中都会出一道这个题，大部分出现在一面的时候，一面大部分考查基础知识，出这个题在合适不过啦，反正这个题也是简单到家，有时候面试官觉得你还不错，放水也爱出这个题嘿嘿