技术最强的不一定混得好。见过算法竞赛金牌选手，进了大厂反而边缘化，因为他只会写代码，开会一言不发，需求理解总跑偏，项目推进靠别人。真正在大厂混得如鱼得水的，往往是这几类人：第一种是"向上管理"高手，知道领导想要什么，汇报简洁漂亮，让领导省心。第二种是"推进派"，跨部门协作不怵，催人不得罪人，项目从不烂尾。第三种是"抗压机器"，绩效考核、周报日报、OKR、各种评审，流程多到怀疑人生，但他们处理得游刃有余。反过来说，最不适合大厂的是什么人？是那种想法多、不服管、喜欢从零构建、受不了流程的人。这种人去大厂会很痛苦，但去创业公司可能是核心骨干...

这个世界太疯狂了

🤡😭      

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...