更偏推理基础、工程细节和 CUDA 手写题这场百度 AI Infra 一面，整体感受是节奏很快，前半段主要围绕简历里的项目和实习经历往下问，后半段会明显转到一些更偏推理基础和工程理解的问题，最后还加了一道 CUDA 的手写题。面试官一开始先介绍了团队，说他们在百度智能云下面，训练、推理、强化学习、Agent 这些 AI Infra 相关方向基本都覆盖到了，所以一上来的感觉就是，这不是只盯某一个小点的岗位，而是一个工作面比较宽的 Infra 团队。正式开始之后，前面还是从我现在做的事情切进来，重点还是摩尔线程这段实习。面试官先问我怎么理解自己在做的这个 TensorFlow MUSA Exten...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

投递150+，中大厂基本简历关过不了，500-999有面试机会。已麻，准备考研92了😭

嵌入式拿高薪，其实并不神秘。很多人把它归因于“学历好”或“运气好”，但如果把市场需求、技术门槛和岗位结构拆开来看，会发现一条相对清晰的路径。研究生起步20K，并不是少数个例，而是由行业结构决定的结果。首先，从需求侧看，嵌入式属于“强工程+强落地”的领域。相比纯互联网开发，它更贴近硬件、系统和产品，替代性更低。一家公司可以用一个后端工程师替换另一个，但很难快速找到既懂硬件接口、又能写驱动、还能调系统的工程师。这种复合能力直接抬高了岗位溢价。尤其是在车载、工业控制、机器人等领域，对稳定性、实时性要求极高，一旦出问题成本巨大，公司自然更愿意为“靠谱的人”付高薪。其次，从供给侧看，真正“合格”的嵌入式...