虽然AI工具越来越普及，但大部分公司在面试中仍然会问“八股文”问题，如基础知识、常见原理和经典题型。这不仅是筛选基本功的方式，也是判断候选人是否真正理解技术的手段。AI可以辅助准备，但无法替代扎实的知识体系，因此系统复习八股文依然很有必要。

目前只能约到小公司，求大神指导

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...