offer对比，不知道选哪个，有前辈推荐吗？

部门做的业务是AOI和POI相关的高并发LBS，面试前复习了一下八股和项目，还看了几个京东零售的面经，结果全程在问我高并发点、线、面计算之类的（可能是因为我是地信专业简历上带了个GIS项目），怎么和别人的面经不一样啊呜呜呜1.自我介绍（本人一段GIS后端的单体项目实习，完全没有接触过高并发下的LBS，还有两个项目，一个RAG，一个仿12306）2.详细说一下你们的空间查询是怎么做的3.也就是画了一个围栏之后，查围栏里面的点，那你知道怎么判断一个点在不在围栏内吗，包含函数的原理是什么4.那你了解空间索引吗5.那Geohash或者四叉树你了解过吗6.墨卡托投影呢7.（假设场景）如果在高并发场景下，...

有没有大佬帮忙看看，这个简历能找到工作吗（没有实习经历），进大厂够不，每天都刷程序员被ai替代，焦虑的不行了...

何意味😄

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...