https://github.com/affaan-m/everything-claude-code这个项目叫everything-claude-code，目前已经有13万星，是Anthropic的黑客松冠军用了10个月打磨出来的。你可以理解为给Claude Code、Codex这类AI编程工具装了一整套现成的经验包。越来越多的人开始vibe coding了，真正麻烦的往往不是第一下能不能跑起来，而是后面怎么记住上下文、怎么自动检查、怎么把任务分开做......这个仓库基本就是在补这些东西。比如：token优化，讲的是怎么少占上下文；内存持久化，讲的是这次聊完的东西下次还能接着用；持续学习，讲...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

就不投

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...