好纠结，要不要继续等小米？

先给大家泼一盆冷水：不是大厂实习就一定能镀金，也不是小厂实习就一定没价值。90%的人选错实习，不是因为大厂小厂，是因为根本没搞懂自己要什么。先说说大家吹上天的大厂实习，那些没人告诉你的坑：90%的大厂实习生，都是打杂的螺丝钉，根本碰不到核心业务网上总说大厂实习能学东西，可现实是，大部分大厂实习生，进去之后干的都是贴发票、整理文档、写CRUD接口、改简单bug的活，连核心项目的代码仓库权限都没有，更别说参与架构设计、核心业务开发了。我身边太多同学，在大厂实习了半年，除了会走公司的上线流程，技术一点没长进，简历里除了“参与XX项目”，啥也写不出来，秋招面试被深挖项目，直接哑口无言。大厂的金字招牌，...

25届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai，就是投小厂开发岗也感觉过不去面试

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...