这两天我Vibe Coding了一个项目，纯vibe那种,，一行代码都没有写。理解了很多Vibe Coding新手遇到的问题：AI写代码,改来改去越改越乱,最后项目直接崩了。 反思了一下自己Vibe Coding的过程之后，我清空了AI写了两个小时的代码，从头再来，这次就十分顺利地将项目开发完成。其实问题不在AI，而在于跳过了最重要的准备环节。就像盖房子，没有图纸就开工，盖到一半发现门窗位置不对，只能推倒重来。 所以，在让AI写第一行代码之前我们要做好些必要的准备工作。 打开 Claude或者 ChatGPT，跟它聊聊产品想法。按照这7个步骤，一步步来。 第一步：把想法聊清楚 把你的想法完整地...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

25届，非科班，混成这样大概是玩脱了吧（

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...