多找组里伙伴聊技术和细节，在自己能力范围内将东西做好优化

那天我在咖啡店，桌上放着一杯还冒着热气的拿铁，耳机里放着轻音乐。突然手机响了，是面试邀请。那一刻我才意识到：面试已经不再是“坐在会议室里的正式仪式”，它可以发生在任何地方。我把手机靠近耳朵，调整了一下坐姿，尽量让自己看起来像个“准备好的人”。咖啡店的嘈杂声、旁人的聊天声都像是背景音，而我必须在这种环境下把自己的经历讲清楚，把自己的能力证明给对方看。那次面试，我像平时练习的那样，把项目讲得有条理，把遇到的问题说清楚，也把解决思路讲得更具体。后来我也在家里接过面试。那时候我坐在书桌前，背后是熟悉的墙和熟悉的物品，心情反而更平静。家里没有外界的干扰，但也更容易被自己的慵懒打败。于是我提前准备好资料，...

工作日的午饭和晚饭非常固定 我都不看菜单的周一周三中午吃公司的赛百味 金枪鱼三明治周二周四中午吃公司的拌面周一到周四晚上吃砂锅菜  一般是 干锅千叶豆腐  干锅土豆片  番茄炒蛋烤肠  葱爆豆腐   白菜砂锅丸子 白菜排骨  和葱爆鸡蛋这几个菜是我爱吃的周五中午吃小厨（3个菜配米饭）周五晚上吃经典套餐（4个菜配米饭）非常的规律 一成不变周六吃麻辣拌鸡腿 或者炸串或者麻辣烫或者牛肉板面  或者去公司食堂打包经典套餐回来吃 白嫖！

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗