第午点，林默准现科技园B栋。
没穿正装——件简单衬衫，休闲裤，背着个半双肩包。
周围些装革履面试者显得些另类。
“林默先？”
台个女孩，预约记录，“苏专员正等您，请跟。”
科技，林默目扫过办公区。
还处创业阶段，个公司到两百，办公环境虽然精致，但如种充满未太空舱设计。
但些细节，己经能陆千野：挂着“用AI塑世界”标语，展示柜里摆着各种专利证，议名字全科里概——“”、“基”、“”……“就里。”
台推“”议，“苏专员，林先到。”
议，着个。
正个岁女，，面容清，正苏芮。
穿着剪裁得装套裙，神锐利如术刀——位血女总裁相比，此几分威严，几分青涩，但骨子里锋芒己经初显。
边个戴镜男子，胸牌着“算法部-王硕”。
边个岁，穿着格子衬衫，牌“技术总监-赵启”。
赵启。
林默微。
位己经退休CTO，曾首属司，也数最为话管。
“林默？
请。”
苏芮，音话里样清，“简历们过，普通本计算专业，成绩等，没任何实习经历。
能为么得自己适个岗位吗？”
很首接，典型压力面试。
林默从容，打背包，取记本：“如们首接技术？”
王硕挑眉：“哦？
准备么？”
“个简单演示。”
林默连接投仪，“自己训练神经网络模型，以CPU实运绪识别系统。”
屏幕亮起，摄像打。
林默调角度，对准面试官。
几乎瞬，系统就分析结果：苏芮：专注%，好奇%，警惕%。
王硕：怀疑%，无聊%，惊讶%。
赵启：兴趣%，评估%，疑惑%。
王硕愣：“……延迟到毫秒？
用么框架？”
“自己量级框架，基于反向传播算法改版本，参数量只MobileNet分之，但准确率FER数据集达到.%。”
林默调代码，“键里——设计种态稀疏激活制，让模型推理只计算必神经元。”
赵启倾：“个完成？”
“，用概两周。”
林默面改撒谎——实际，烛龙昨分钟，“顺便，注到贵公司官网演示系统，相同任务延迟毫秒，准确率%。”
议几秒。
苏芮指平板速滑，显然查证数据。
片刻，抬：“数据属实。
但们需验证否真作品——请现解释损失函数设计。”
技术面试经典陷阱：让候选解释自己代码，如果真自己，自然对答如流；如果抄袭或代，很容易馅。
林默笑：“当然以。
个模型用改FocalLoss变，主解决绪识别样本均衡问题——FER数据集，‘兴’标签占%，而‘厌恶’只占.%……”讲分钟，从损失函数讲到梯度优化，从数据增讲到模型蒸馏。
王硕从始质疑，到专注，最己经始记。
赵启神越越亮。
“等等，”王硕突然打断，“刚才提到用KL散度模型蒸馏，但原始论文才表，而且……而且作者实验现，当教师网络网络结构差异过，KL散度失效。”
林默接话，“所以改用JS散度，并添加个自适应度系数。
具公式里——”板串推导过程。
王硕张张嘴，最终只句：“……牛逼。”
苏芮虽然懂技术，但能从同事反应判断价值。
换个方向：“除个，还过么项目？”
林默，决定再加点料：“其实最研究GPT变。
注到OpenAIGPT-虽然效果错，但参数量太，很难消费级件部署。
所以尝试种识蒸馏+量化方案，把.亿参数模型压缩到千万，性能损失到%。”
“噗——”赵启刚差点喷，“个？
压缩GPT？”
“主算法设计，训练还务器。”
林默谦虚，“如果贵公司兴趣，以演示压缩模型文本成效果。”
“现就能吗？”
赵启己经站起。
“需联网载模型文件，概分钟。”
“用公司网！”
赵启首接报串WiFi密码，“，！”
分钟，演示始。
林默输入提示：“智能将如何改变未医疗业？”
压缩模型CPU流畅运，成段百字分析，逻辑清晰，语句通顺，虽然比GPT-，但己经超所同类模型。
王硕喃喃：“效果……比们正研个至两代……”赵启吸，向苏芮，缓缓点。
苏芮，但依然保持着专业：“林先，技术能力确实超们预期。
过岗位求还团队协作、项目管理等方面，么相经验吗？”
林默，谈薪信号。
“期组织过源项目，个贡献者。
至于管理经验……”顿顿，“实话，更擅技术攻坚。
如果贵公司需个能带队突破瓶颈，适。”
“薪资期望呢？”
苏芮问。
林默报个数字：“薪万，加于%期权。”
王硕倒吸凉——己经资专价格，超应届范畴。
