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AI时代：码农的涅盘重生 第117章 笔试通过(第2页/共3页)
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“别这么说”。苏婉轻轻拍他肩膀，“你准备了这么久，肯定没问题。需要我做什么”？
“帮我模拟面试吧”。林晨想了想，“你当面试官，问我一些常见的行为问题。比如‘为什么离开上一家公司’、‘职业规划’、‘遇到过的最大挑战’这些”。
“好”。苏婉点头，“你先继续准备技术部分，十一点我们开始”。
乐乐很懂事地自己去洗澡睡觉了。十一点整，苏婉拿着林晨打印好的简历，坐到了他对面。
书房里只开了一盏台灯。气氛莫名有些正式。
“林晨先生，请先做个自我介绍”。苏婉进入角色很快，语气平和但带着距离感。
林晨清了清嗓子：“面试官您好，我叫林晨，有十年软件开发经验，其中最近一年专注于深度学习领域。我主导开发过一个智能投资系统，融合了时间序列预测、强化学习和风险控制模块，实现了稳定的超额收益。在此之前……”
他流畅地讲了三分钟，把技术栈、项目亮点、学习能力都涵盖进去。苏婉认真听着，偶尔在纸上记录。
“为什么离开上一家公司”？她问。
“公司业务调整，整个部门被裁撤”。林晨如实回答，“这促使我思考自己的职业方向，决定转型到AI领域，这是未来十年的技术核心”。
“为什么选择T厂”？
“因为T厂在AI基础设施和应用落地方面都走在行业最前沿”。林晨说这话时很真诚，“我希望能在最好的平台上，参与解决真正有挑战性的问题，而不仅仅是做业务需求开发”。
“你提到智能投资系统。如果让你把这个系统扩展到千万用户规模，你会怎么设计架构”？
林晨眼睛一亮——这虽然是行为面，但已经涉及到系统设计。他拿起白板笔，在旁边的白板上边画边讲：
“首先数据层，需要分布式存储，按用户分库分表；计算层要用到流处理框架，实时处理行情数据；模型服务要容器化部署，支持弹性伸缩；风控模块必须独立，有熔断机制……”
他讲了七八分钟，从技术栈选型讲到监控报警。苏婉虽然听不懂细节，但能看出他的思路清晰，考虑周全。
“很好”。她点点头，看了眼清单上的下一个问题，“你觉得自己最大的缺点是什么”？
林晨顿了顿。这是个经典陷阱题。
“我有时候会过于追求技术方案的完美”。他选择了一个安全但真实的答案，“在之前的项目中，我可能会花额外的时间去优化一个已经可用的模块。现在我学会了平衡，在保证核心功能可靠的前提下，把优化工作放到迭代中”。
模拟面试进行了四十分钟。苏婉问了十几个问题，林晨的回答越来越流畅。最后苏婉放下纸笔，露出笑容：“我觉得你准备得很充分”。
“技术部分还没模拟呢”。林晨揉了揉太阳穴，“那些才是重头戏”。
“那你继续看吧，我不打扰你了”。苏婉起身，“需要夜宵吗”？
“不用，我喝点茶就行”。
苏婉离开后，书房重新安静下来。林晨打开那三篇论文，开始精读。
第一篇是关于用图神经网络做多因子选股的。他一边看一边在纸上推导公式，遇到不懂的地方就查资料。第二篇是强化学习在交易执行中的应用，他对比了自己系统中用的PPO算法和论文里的SAC算法，思考各自的优缺点。
第三篇……他看了眼标题，愣住了。
《论AI系统的物理成本：从算法优化到能源效率的范式转变》
作者是T厂AI实验室的陈博士——正是后天要面试他的技术总监。
林晨立刻坐直身体，从头开始仔细阅读。
论文的核心观点很犀利：当前AI研究过于关注算法精度和模型规模，却忽略了训练和推理过程中的巨大能源消耗。一个准确率提升0.5%的模型，可能需要十倍的计算资源，从全生命周期看，其“物理成本”可能远超收益。真正的AI系统设计应该把能源效率作为核心指标，追求在有限物理约束下的最优解。
文中举了几个例子：谷歌曾披露，训练一个大型语言模型的碳排放量相当于五辆汽车终身排放；某公司为了追求榜单排名，用数千张GPU训练一个月，实际业务场景中根本用不起这样的模型。
林晨看得入神。这观点和他这段时间的思考不谋而合——他在设计投资系统时，就刻意选择了轻量级模型，在保证效果的前提下把推理时间控制在毫秒级。不是因为硬件限制，而是他认为这才是工程化的正确思路。
他看了眼时间，凌晨一点半。
论文还有一半没看完，但他知道必须睡了。明天要保持清醒的头脑。
关掉电脑前，他最后检查了一遍要带的材料：打印好的简历、项目架构图、投资系统的部分代码片段、还有几篇精读论文的笔记。都装进文件袋。
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