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...

如题，求大佬们给点意见

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

2026年，计算机专业找工作，早已不是“随便学都吃香”的年代，而是“精准定位、夯实能力、持续发力”的年代。行业的结构性分化，既是挑战，也是机遇——对于愿意深耕细分领域、重视实战能力、善于规划的求职者来说，计算机行业依然是前景广阔、上限极高的赛道。避坑指南：避开这些误区，提高求职成功率很多计算机专业求职者，明明能力不错，却因为陷入求职误区，错失心仪offer。以下是2026年求职中最常见的5个误区，一定要避开：1. 误区一：盲目跟风热门赛道，忽视自身能力。很多人跟风选择AI、算法赛道，但缺乏数学和算法基础，最终竞争力不足，屡屡碰壁。建议结合自身能力，选择适配的赛道，哪怕是传统赛道，深耕下去也能获...