前些天看了 Clawdbot 创始人的采访——这哥们单日提交 1.3k commits，一个月 6600+ 次提交，有的代码自己一句都没看过，非常恐怖。所以在不久的将来，当 AI 已经完全具备写代码的能力，人类程序员的操作空间还能剩多少？最近在实习，做大模型微调，新鲜期过了，发现不过是机械劳动，造数据 → 训模型 → 看 badcase → 然后再造数据，循环往复...这不就是Agent的ReAct范式么? (坏了，我成智能体了) 需求明确的情况下，Claude-3.5/3.6 也完全可以独立完成造数据 pipeline 的开发，偶尔会留下一些语法错误，在两三轮尝试之内也能自己修正过来......这里非要人来完成的环节并不多，只能用人来完成的理由，好像只剩人比较便宜了...？ 但 AI infra、推理加速也在飞速发展，这种相对的便宜，又能持续多久呢？Clawdbot已经火到到处都在讨论，尽管目前在国内的适配有限，(门槛高是一方面，还很重要的一点是比较烧钱...)不过它对人类劳动力的节省是没办法忽视的。目前同事们普遍认为这玩意儿现在只能接入飞书写写文档，但你也知道，“目前”而已。GPT-4 推出的那年或许看上去还有点呆，但短短几年，拥有 skills 和 function call 的大模型已经可以帮你完成打开应用、查看消息、撰写文档这种复合任务——写代码又能比写飞书文档复杂多少呢？不过是接入不同的软件，阅读不同的文本，调用不同的修改命令，底层是一样的，现在 Copilot 已经做得有模有样，更别说 Clawdbot 这种具有自我进化能力的 Agent，只要 token 多，Clawdbot 完全可以给自己装一堆功能，能量超乎你想象。有人说了，我做的项目大着呢，全是屎山代码，我不信 AI 能看完，这说的其实是长上下文问题，我个人不认为是一个无法解决的问题，随着上下文窗口的扩展和长期记忆管理的研究工作不断发展，AI 总能找到方法把你的超长文本压缩成一个一个的小块，然后逐个击破（虽然目前 GPT-5.2 Codex 改我的代码还是会改着改着一片红...）有句话说得好，你怕被 AI 替代，是因为你太像 AI。你的工作流程高度标准化、可预测、可复现——接需求、看文档、查 API、写代码、测试、提交。每一步都有明确的输入输出，每一步都能被拆解成清晰的指令。这种工作方式，恰好是 AI 最擅长的。如果你的价值体现在“把业务逻辑翻译成代码”，那 AI 确实可以做得更快、更稳定、更便宜。它不会写错大小写，不会忘记边界条件，不会因为昨晚没睡好就漏掉一个判断。要想不被替代，就得做那些 AI 做不了的事，比如和产品经理撕逼，解释为什么这个需求做不了；看着三个技术方案，权衡性能、成本、开发周期，最后拍板选一个；跨部门开会，听运营讲了半天业务痛点，翻译成技术语言，还得判断她说的是真需求还是伪需求。这些事情需要判断、需要博弈、需要对人的理解， AI 暂时还做不来。但问题是，这些事情需要多少人来干？以前一个项目可能需要十个程序员，现在有了 AI，也许三个人就够了,剩下那七个人上哪去？......也许他们会转型，在行业找到新位置，也许是去卖炒粉了，说不好。但有一点感觉很明显：AI 在拉高门槛。以前你会写代码就能找到工作，现在得会“用 AI 写代码 + 理解业务 + 做技术决策”。这个组合技能，不是每个人都能凑齐的。工具会进化，但人怎么不被工具定义，可能是我们未来一段时间需要长期思考的问题。

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.深挖实习，根据实习场景出题2.分析缺少经验的情况下如何做智能体(强化学习)3.transformer的架构，kv-cache加速体现在哪里4.并行策略，哪几种并行5.做并行的时候，矩阵切分有什么注意的，矩阵切分的数学原理6.通信时延的影响因素，如何缓解7.你未来的职业规划8.手撕:在全0方形矩阵画出一个内切圆(用1填充)

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.llama.cpp了解吗?详细说说它的特点2.对DeepSekk 671B模型进行推理时，是如何做算力分配和负载均衡的?3.大模型推理中的量化技术了解吗?常见的量化方法有哪些?4.对称量化和非对称量化的区别?5.KV cache的原理是什么?在推理中起什么作用?6.用过vLLM吗?它相比传统推理框架有什么优势?7.vLLM中的PagedAttention机制是怎么工作的?解决了什么问题?语言基础C++协程(Coroutine)的特点?C++协程有栈和无栈的区别?cpp20协程是有栈还是无栈?Vector emplace_back和push_back的区别?常量指针和指针常量的区别?算法题（easy）LeetCode经典题:走迷宫问题(DFS/BFS)

给我面没招了，觉得自己好菜...1. 先问fp42. 量化的矩阵乘维度3. 先问硬件怎么做量化的。4. 量化的硬件需要啥5. 问了一些gpu的问题。6. 怎么分析系统瓶颈。7. 问了flash attn。7.1 有什么用？7.2 矩阵维度推导。7.3 k包不包含q的那个17.4 多头多batch怎么并行