兄弟们，又到了春招/暑期实习的“秀简历”环节。 最近帮导师筛了一波25/26届的简历，也参与了几次模拟面试。看完最大的感受就是：现在的简历真的太“同质化”了，尤其是写在简历里的“金融科技项目”，含水量之高，让我以为走进了“水产市场”。 我知道现在大环境卷，为了过简历关，大家都会去网上找各种所谓的“高含金量”项目包装自己。但我必须说句得罪人的话：90%的同学简历里写的“实战经历”，在面试官眼里其实是“见光死”。 一、那些“看起来很牛”的假项目，长什么样？现在只要是个金融科技岗的简历，10份里有8份写着“基于机器学习/深度学习的股票预测/风控模型”。但面试官只要多问两句，场面就非常尴尬： 场景1：...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

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...