1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

学历双非，在校期间以大学生电子设计大赛和RoboMaster为主力赛事学习嵌入式方面的技术。大二升大三更想参与到产品开发的一线，于是以半离队的状态在外参加实习。各大公司陆续开始秋招，在此记录自己面试的经历，在自己学习复查的同时，也希望能帮到同期的朋友们面试经历_015月份其实是个蛮尴尬的时间，大厂的暑期实习基本已经结束，秋招其实也没有正式开始。大部分公司留出的岗位都要求尽快入职（例如云鲸智能，智元科技等），但大部分26届选手实习到岗最快也得6月中旬期末考试结束，毕竟不能因为实习丢掉毕业证，那就舍本逐末了。五一假期结束后，开始陆续投递简历，截止5月10日，面试有两个，都是处于B轮融资左右的小厂，...