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前言筆者刷某平臺看到一個前端面經(jīng)，發(fā)現(xiàn)大廠 Ai部門的前端面試有點離譜的存在了，從前端追問到transform...具體面經(jīng)圖片transform在本文就不討論了，這個圖解非常生動形象。筆者因為是在公司做LLM前端應(yīng)用的，本文先圍繞 SSE落地的方案做解答。LLM前端應(yīng)用技術(shù)選型工程開發(fā)：服務(wù)端：主要負(fù)責(zé)持續(xù)接收相關(guān)內(nèi)容，并將其發(fā)送至前端。前端：則持續(xù)接收來自服務(wù)端的內(nèi)容，并進(jìn)行渲染展示。持續(xù)性接收的實現(xiàn)方案：內(nèi)容呈現(xiàn)為一段一段地輸出文本，在 HTTP 范式下，存在兩種常見方案，即 Server - Sent Events（服務(wù)器發(fā)送事件 ）和 Websocket。順便吆喝一聲，前、后端測試撈...

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最近影石的秋招真是讓我心潮起伏，雖然之前已經(jīng)決定放棄，但影石的抬價讓我又重新燃起了希望。所以，我決定分享一下我的面試經(jīng)歷，希望能幫到同樣在準(zhǔn)備秋招的小伙伴們。一面面經(jīng)： ??一面的面試官真是技術(shù)大咖，問題一個接一個，完全沒有停下來的意思。以下是我被問到的一些問題：為什么選擇MNN推理框架？有沒有調(diào)研過其他的？模型從訓(xùn)練到端側(cè)用MNN作推理的流程是什么？實習(xí)任務(wù)中，int8和半精度的性能提升明顯嗎？MNN的具體實現(xiàn)和優(yōu)化策略是什么？雙線性插值的4個點的權(quán)重如何分配？仿射變換用了什么NEON指令集，做了什么運(yùn)算？ax+b用矢量去做加速，會用哪條指令？HWC和CHW以及NC4HW4的區(qū)別是什么？如果...