目前正在海投中，才面了两三次，得到的反馈是项目深度不够，也不够前沿，求各位大佬指点一二

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...

一面: 1.自我介绍(我没说爱好，面试官叫我补上)2.开始拷打实习3.设计模式(这个我想了一分钟答了个单例模式，真不会)4.问一些代码优化问题4.go的map如何解决哈希冲突5.拷打agent项目6.问什么时候可以来实习7.反问环节面完一面面试官觉得不错，叫我等一下准备总监面二面:聊了十几分钟，主要问agent项目，还有一起聊一些ai相关的东西，用openclaw做了什么，这个面主要看自己的视野面完下午hr通知过了

最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...