百度三面是技术面？还是聊天？

从研一开始，因为导师项目的原因，就经常去电网、科研院之类的单位开会、答辩；研二到研三，又因为项目，在某个军工研究所里驻场了一年多；毕业后入职了一家央企，到现在入职快要一年了，在央国企待的这些时间里，会有一个很大的感悟：人得越“尖酸”，日子往往过得越舒坦。一、为什么会变尖酸：这个环境本身就是个酸缸不知道其他在体制内或者央国企的朋友有没有同样的感受？刚入职那会儿，大家都想当个好好先生，说话客客气气，凡事积极配合，谁找你帮个忙都乐乐呵呵接下。但很快你就会发现，在一个本身就充斥着潜台词、冗长流程和低价值消耗的环境里，你越是温和、越想保持“正常”，反而越容易被反噬。有几个很典型的现象，很多人进来之前完全...

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一个项目够吗，是不是至少要两个？有没有推荐的ai项目呢？

AI Infra / 数据岗考察:大模型训练 / 推理框架 + 算力调度 + 数据工程 + 性能优化。硬核工程岗。   1、工程 / 部署 / Infra  vLLM 的核心优化是什么  思路:PagedAttention(分页 KV cache) + Continuous batching(动态合批) + 量化 + prefix cache;吞吐比 HF 高数倍。   模型量化 / 蒸馏的区别  思路:量化: 降精度(FP16→INT8/INT4),结构不变;蒸馏: 教师→学生,结构变了;可叠加。   端侧部署的挑战  思路:算力/显存/电耗受限;要小模型(SLM 1-7B) + 量化 + ...