AI Infra / 数据岗考察:大模型训练 / 推理框架 + 算力调度 + 数据工程 + 性能优化。硬核工程岗。   1、工程 / 部署 / Infra  vLLM 的核心优化是什么  思路:PagedAttention(分页 KV cache) + Continuous batching(动态合批) + 量化 + prefix cache;吞吐比 HF 高数倍。   模型量化 / 蒸馏的区别  思路:量化: 降精度(FP16→INT8/INT4),结构不变;蒸馏: 教师→学生,结构变了;可叠加。   端侧部署的挑战  思路:算力/显存/电耗受限;要小模型(SLM 1-7B) + 量化 + ...

真是逆天，今天突然收到前司leader的微信，让我请假一天回去帮他修bug，写需求气不过，骂了回去，资本家们都这么不要face的吗？兄弟们，怎么看

求助，大佬们帮忙看看简历，boss上沟通900了，一个约面的都没有，是不是简历有问题啊

211本，Java后端，27届。从3月开始投暑期实习，到现在投了差不多30家，结果是：0面试。 一开始以为是投得不够多，后来加到每天5-10家，还是没有动静。上周让学长看了简历，他说我项目描述写得太泛泛，没有量化结果，而且岗位匹配度不够，有些投的是后端，简历里写的却是全栈。 这两天重新梳理了一遍，把项目按不同岗位拆成了几个版本。投递的时候用网申助手把基础信息一键填了，省下的时间专门改项目描述和岗位匹配度。 想问问投了暑期实习的uu，你们投了多少家，拿到多少面试？30家0面试正常吗？😥😭😭😭