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 + ...

27 届暑期 0offer，求内推求内推求内推！求建议准备全力梭哈日常了，成为最早备战秋招的从三月底面到现在，一边面试一边学习一边复盘，面经就不上传了，也是发现自己的一些问题，大家可以学习，不对的地方可以在评论区指出纠正一下：1.一定要至少准备个 60% 的程度再开始面试，不然会终止流程或者脏面评，我的字节和美团应该是黑了2.听好问题想清楚再回答，慢一点讲清楚3.不会可以说些相关的，相关的也不会大大方方承认，别胡乱背八股，面试官会很折磨4.leecode 坚持刷坚持刷坚持刷，不要间隔着刷5.把知识好好梳理串联起来，把项目理解清楚为止（面试时项目露馅包死的）

10天四面，速通字节，终于结束了😡

又到了异地实习高峰期～ 租房踩过的坑、城市里的烟火气、省钱攻略、独居小确幸… …这些经历，正是别人最想看的「避坑指南」和「同好暗号 」。来投稿吧，把你的城市生活讲出来！👇🎯 两大征集方向1️⃣ #我的租房踩坑经历#：怎么找房、看房必看的细节、签约后的奇葩故事……干货 or血泪史都欢迎。2️⃣ #城市生存手册#：异地实习的精彩 / 苦逼日常、花销与省钱大法、休息日都在干嘛？说不定能在评论区找到你的同好～ps：此话题必须要添加图片！💡 有找室友需求？可以直接在评论区留言！📋 发布规则（二选一）纯文字版：不少于 100字，细节越具体越好（坑点、维权过程等）图文版：文字不少于 50 字 +实拍...