趋势科技春招ING

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...

感觉自己还是挺狗运的，比不上牛客这些双非大佬随便秒终于戴上红围脖了，xdm 加油

rt，听说计科相关现在特卷 目前双非二本 不是很想考研 所以来问问老师们大一开始找实习的话毕业可不可以找到工作还想请老师们帮忙看一下看简历🥹没啥专业技能 这样子可以嘛

上周我小组有个候选人机考刚出分我就让他复盘了一下背景：总分365.834/400，排名前22%。第一题全过，后两题部分通过。我整理了三题的考点与思路，供参考。一星题1：循环内存存取计算（82.5分）考点：环形缓冲区、内存对齐、区间重叠判断思路：将写指针对齐到align的整数倍（注意可能绕回0）计算写入后的结束位置判断是否会覆盖未读数据区间（read_index ~ write_index）若能放下则返回新写指针，否则返回-1注意点：对齐后若等于capacity，需绕回0write_index == read_index 时缓冲区为空，可写入绕回写入时，需检查两段是否与未读区间重叠一星题2：美观...