面试指南
这个专题主要解决面试准备问题，适合在拿到面试邀请后快速补齐自我介绍、项目复盘、常见追问和临场表达。
推荐阅读顺序：先看本专题里最贴近你目标岗位的文章，再对照文章里的关键词、案例表达和投递动作改自己的简历，最后回到工具页做一次 ATS 和内容完整度自检。
如果你正在准备AI大模型相关岗位的面试，那么 MQA、GQA 和 KV Cache 这三个概念几乎一定会被问到。简单来说，它们都是 Transformer 推理加速的关键技术，分别解决多头注意力机制中的计算冗余和内存瓶颈问题。MQA（Mu
如果只用一句话总结：FlashAttention V1和V2的核心区别在于**计算与访存的平衡方式不同**——V1通过分块和重计算减少显存访问，V2在此基础上进一步优化了非矩阵乘法部分（如Softmax、Rescale），实现了更高的硬件利
如果只说结论，FlashAttention 在 AI 大模型面试中反复出现，核心原因不是它有多新，而是它直接体现了面试官最看重的两个能力：**对计算瓶颈的底层理解**和**系统级优化思维**。对准备面试的候选人来说，先理解Flash
如果只说结论，面试官问“大模型逻辑推理性能下降如何补救”，考察的不是你背过多少论文，而是你有没有系统化的诊断与修复思路。对准备AI岗位面试的同学来说，先把“为什么下降”和“从哪入手”理顺，再展开具体方法
如果你正在准备大模型方向的算法面试，大概率会遇到一个问题：“讲讲混合精度训练中INT8和FP4量化的区别？”很多人第一反应是背概念，但面试官真正想听的并不是定义，而是你对精度、速度、硬件适配和实际落地场景的
如果你正在准备AI大模型岗位的面试，大概率会遇到“激活量化”和“权重量化”相关的问题。直接说结论：这两者真正的难点不在于背公式或记论文，而在于你能不能讲清楚“为什么量化、怎么量化、量化后模型到底发生了什
如果只说结论，准备AI大模型面试时，**AWQ（Activation-aware Weight Quantization）中的激活异常值保护**是区分你是否真正理解量化算法的核心考点之一。很多候选人能背出量化公式，却解释不清为什么需要保护异...
如果只说结论，大模型量化面试（PTQ、QAT）远不是让候选人背诵“什么是量化”，而是考察你能否在部署场景中做出精准的技术判断——什么场景该用PTQ，什么场景必须上QAT，量化后精度损失如何补偿。对准备AI大模型岗位
如果你正在准备AI大模型方向的面试，或者在实际落地中需要选择量化方案，GPTQ和AWQ几乎是绕不开的两个关键词。直接给结论：它们都不是万能药——GPTQ更适合离线部署、追求极致压缩的场景；AWQ在保留关键权重精度上更
如果你想在大模型推理部署岗位的面试中顺利过关，那 `vLLM PagedAttention` 几乎是绕不开的核心考点。简单来说，面试官问这个问题的深层意图，不只是让你背出概念定义，而是考察你是否真正理解**大模型推理时的显存
如果只说结论，MoE（混合专家）和 Dense（稠密）模型在部署选型上，**核心不是谁更先进，而是谁更匹配你的业务场景和硬件预算**。对准备AI大模型岗位面试的求职者来说，先理解两者的架构本质、推理成本和扩展特性，
如果你正在准备大模型相关岗位的面试，那么“贪婪解码”、“束搜索”、“采样”这几个词几乎一定会出现。先说结论：这三者本质上是文本生成时决定下一个词的不同策略——贪婪解码每次都选概率最高的词，束搜索维护一
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