推理加速 面试题
共 3 篇真实面经 · 涵盖 字节跳动 / 足下科技 等 2 家公司
字节大模型算法秋招一面
字节跳动大模型算法秋招一面面经：十道题覆盖基座模型选型与备选评估、数据方案与公开数据集、DAPO 与 GRPO 的差异、强化学习选型考量、上下文压缩与有效长度、长程 Agent 优化方向、FlashAttention 分块原理与 PagedAttention 的 KV Cache 管理，末尾手撕 Self-Attention。
字节大模型算法岗秋招一面
字节跳动大模型算法岗秋招一面面经：从基座模型选型理由与备选评估、数据方案与公开数据集取舍，问到 DAPO 对比 GRPO 的改进、强化学习算法选型考量、上下文压缩与有效长度，下半程是 FlashAttention 分块原理、vLLM 的 PagedAttention，最后手撕 Self-Attention。
足下科技高性能计算一面凉经
足下科技高性能计算一面凉经，处女面。面试以场景题为主、几乎没问项目，作者个人项目基于Ampere架构自评偏玩具。面试官提示该岗位不需要做算子、更偏高层优化，作者复盘认为算子优化复用性强且难超越现有实现。
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