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 + ...

还有后续，笑飞了，hr回了个👌🏻

这个电话我漏接了回拨无效 说只能等人主动拨回来想问问这个是腾讯官方的还是腾讯外包的啥的🥹 无邮件约面信息

📊 迅聊(ChatForge) 轻量即时通讯系统  🚀 基于 C++17 + Qt6 的即时通讯系统，14天从 0 到 1 完整实现 TCP 服务端+QT客户端全链路。  ● 可视化成果：不像算法题只能看控制台输出，搭配Qt图形客户端，可直观操作好友、收发消息、查看聊天气泡，成就感拉满 ● 面试高频：原生Socket、TCP通信、多线程并发、SQLite数据库、Qt界面开发是C++后端/桌面端开发的核心考点 ● 知识覆盖广：一个项目涵盖Linux Socket、多线程、自定义TCP协议、SQLite、JSON解析、Qt GUI、网络安全等20+知识点 ● 难度递进：每天都有新挑战，但每天都...