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面试自我介绍怎么准备？5步搞定行为面试与情景问题
面试自我介绍是求职者展示自身与岗位匹配度的关键环节。本文提供一套5步准备方法，帮助你系统应对行为面试和情景模拟问题，涵盖从岗位分析到模拟演练的完整流程。 TL;DR（核心摘要） 面试自我介绍的核心是证明“我能
先看结构
从 ATS（申请人追踪系统） 兼容、模块顺序、关键词映射入手，先把简历做成“能过筛、能被看懂”的版本。
再补证据
围绕项目、结果、数字和岗位相关性补证据链，避免空泛描述和批量套模板的痕迹。
最后做投递
把文章里的方法和工具页串起来，形成“写简历 - 改简历 - 投递 - 面试”的完整求职流程。
专题栏目
每个栏目按不同求职阶段拆解，适合从问题出发快速定位阅读入口。
大模型面试题,AI大模型面试题,面试题
大模型面试题：FlashAttention如何通过IO感知加速Attention
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
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大模型面试题：量化后逻辑推理下降怎么补救
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
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大模型面试题：INT8量化和FP4量化对精度影响如何评估
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
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大模型面试题：为什么LLM中激活量化比权重量化更难
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
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大模型面试题：AWQ如何保护激活异常值
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...
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大模型面试题：PTQ和QAT有什么区别
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
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大模型面试题：GPTQ和AWQ训练后量化核心区别是什么
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
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大模型面试题：vLLM和PagedAttention为什么能提升推理吞吐
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
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大模型面试题：推理部署时MoE和Dense模型如何取舍
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，
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大模型面试题：贪婪解码、束搜索和采样有什么区别
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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大模型面试题：4张A100部署内部知识库问答系统如何设计
如果你正在准备AI大模型岗位的面试，尤其是涉及知识库问答（QA）系统的部署与优化，那么QPS（每秒查询数）、TTFT（首token生成时间）以及A100 GPU的选型一定是绕不开的硬核知识点。很多候选人把精力花在模型原理的背
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大模型面试题：写作、代码、问答场景下采样参数怎么设置
如果你正在准备AI大模型相关的技术面试，大概率会遇到这样一类问题：“请解释一下temperature和top_p的区别，在对话生成和代码生成场景中，你会怎么设置这些参数？” 很多候选人要么只背了概念，要么只记了默认值，