10.18天翼云二面 base北京

一面业务面（40min）1.自我介绍2.简历深挖3.安克某一品类的生态和小米相比你觉得有哪些不足以及可以改进的地方4.对于team里面的两个方向更倾向哪一个，为什么5.如果要上线一个新品，你觉得步骤是什么6.对于国内的主流社交媒体了解吗，有什么洞察，好奇心怎么样7.反问二面业务面（30min）1.自我介绍2.过去的实习经历不太相关，为什么选择投递这个岗位3.简历深挖4.实习中，遇到的印象最深刻的事（抓狂或骄傲都可以）5.个人问题（家，性格，性格方面的缺点）6.反问三面综合面（15min）1.自我介绍2.实习经历中最有成长和收获的具体案例，达成这件事的关键原因是什么3.过去协助策划的两个活动在用...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

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...