up 的速成基于 JavaWeb 和 c 语法基础整个学习中基本用的全是 AI，也算是另类的 AI 辅助学习路线了语法和底层原理学习：GPT(主) + Copilot + Gemini开发实现：Cursor + Codex前端 skill：Taste Skill（提示 AI 审美）、ui-ux-pro-max（增强设计能力）后端 skill：ExecPlan Skills（让 AI 按计划干活，不乱改）点个赞还有创作者激励： 复制打开抖音，我的 Go 语言学习之路 https://v.douyin.com/1fFrBlJp-TA/ 01/06 cAt:/ ********** Go 基础首先让...

投了很多，一直没能进面

求各位路过的大佬锐评！      

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...