许愿电信云开奖

AI Infra / 数据岗考察:大模型训练 / 推理框架 + 算力调度 + 数据工程 + 性能优化。硬核工程岗。   1、工程 / 部署 / Infra  vLLM 的核心优化是什么  思路:PagedAttention(分页 KV cache) + Continuous batching(动态合批) + 量化 + prefix cache;吞吐比 HF 高数倍。   模型量化 / 蒸馏的区别  思路:量化: 降精度(FP16→INT8/INT4),结构不变;蒸馏: 教师→学生,结构变了;可叠加。   端侧部署的挑战  思路:算力/显存/电耗受限;要小模型(SLM 1-7B) + 量化 + ...

boss上面沟通了500多个，只有不到10个要了简历，一个面试也没有约到，大佬可以帮我看看可以怎么改进吗

一个项目够吗，是不是至少要两个？有没有推荐的ai项目呢？

一面感觉还行，问了Redis和项目，手撕是LC3。面试官挺温和的，我答错的地方还提醒我。二面直接换人了，风格完全不一样。 第一个题就问了我一个场景：如果QPS突然到10万，缓存一致性怎么保证。我答了Cache Aside，他说如果Redis挂了怎么办。我答了降级，他问降级之后数据库扛不住怎么办。我……愣了一下，说可以限流+本地缓存，他说本地缓存数据不一致怎么办。我服了，这题没有尽头。然后问了HashMap扩容。我以为很简单的，结果他问为什么1.8改成尾插法，头插法会死循环是怎么发生的。我画了图给他讲，他说如果两个线程同时扩容，指针具体怎么跳的。我脑补了一下，讲得磕磕绊绊的。系统设计题是短链服务...