金融科技岗（人工智能）一面面经

本来以为是半结构化行为面，结果是纯纯技术面。
线上15分钟4个面试官，但面试官网络不好几乎都没开摄像头。
感受是误闯天家，大概我不是你们想招的人，快去找infra高手来。

1. 1分钟自我介绍
2. 一个请求从进入大模型到流式返回，经历哪些环节，各自作用，涉及哪些资源（实际想问一个请求message的构成）
3. CUDA 计算优化的原理；为什么同一份通用计算在不同硬件上性能会有差异、必须优化？
4. 观点题："所有算子都应该尽量在 GPU 上跑，因为 GPU 快"，你认可吗？
5. 算子融合常见的算法 / 场景
6. 如何优化算子？（大讲特讲算子优化然后被打断了）
7. 调算子很辛苦，你有没有调研过 auto-tuning 这类自动调优 / 自动设计的方法？
8. 接触过多模态大模型调优吗？
9. 你做过工程层优化还是模型层优化？有没有做过大模型算子调优 / 推理加速？
   #发面经攒人品##秋招面试记录#