话说过年期间晚会上那几个火出圈的机器人，大家看了么？看着它们在台上蹦跶的样子，不知道你们咋想，反正我觉得挺诡异得，跟看被电的尸体没啥区别。但上帝归上帝，诡异归诡异，目前不得不承认的一件事是，整个社会的资金正在疯狂往这个方向流。不只是机器人，AI 的气氛也已经开始在全社会蔓延。我一个朋友，今年就活脱脱体验了一把。 元宵一过，老板把他叫去谈话，说公司打算把前端岗位撤掉，准备尝试 用 AI + 少量开发人员替代。受这个启发吧，开年第一篇，搞一点小思考，也算是给未来发几张 “预言牌” ，过几年再回来看看自己到底说对了几张。我先确定三个基调作前提，如果各位看的觉得不爽，或者觉得我这基调定的就是错的，那没...

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

是我简历太单薄了吗，我投的都是小厂，想先过渡一下的想过自己很菜，没想到这么菜

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...