如题，百度马上要确定入职，快手二面卡了五天了，二面面试官说3天内答复😂感觉面的挺好的还和面试官聊了聊天，求助现在应该咋办

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

暑期实习投递进入关键期，更新一波最新动态小红书：笔试通过，一面聊得很顺畅，等待二面通知滴滴：简历筛选通过，笔试通知已收到字节跳动：刚投递，内推简历优先审核美团：笔试挂，数据挖掘题难度超出预期快手：HR 电话沟通后，安排下周一面知乎：投递后无反馈求小红书数据挖掘一面后续流程！多久出二面结果呀？

发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了