好未来有消息了

上周，我去面试一家AI创业公司的高级后端工程师岗位。前三轮技术面都挺顺利的，项目架构、系统设计、高并发问题……我感觉答得都不错。最后一轮是CTO面，我以为会是一些战略层面的问题。结果他一开口就问："马斯克说2026年底程序员会失业，你怎么看？"我当时就愣住了。说实话，这个问题比任何技术问题都难回答。说"不会失业"，显得盲目乐观；说"会失业"，等于否定自己的职业价值。我深吸一口气，决定说真话。"我觉得马斯克说的有道理，但又不完全对。"CTO挑了挑眉，示意我继续。"说有道理，是因为纯编码工作确实在被AI快速替...

灵神太强了，写力扣没这么爽过

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...