1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

在你简历中的两个项目里，你觉得哪一个做得比较好或者更有技术含量？讲一下虚拟滚动的实现原理是什么？虚拟滚动在处理用户快速滚动时，底层是如何监听更新并保证页面流畅度、不掉帧的？针对 AI 对话的流式渲染，在技术选型时为什么要选择 SSE 而不是 WebSocket？结合 Markdown IT 工具，前端打字机效果具体是如何处理数据拼接和渲染的？你目前实现的打字机效果，是根据服务端响应的数据块增量渲染，还是真正做到逐字渲染的？假设后端逻辑不变，要求前端调整成“带有光标且挨个字匀速吐出”的真实打字机效果，你会怎么调整架构设计？如果这个 AI 对话平台要做到支持一万个用户同时在线，从前端或服务端的架构...