智驾算法和大模型算是互联网大厂招聘的两大支柱了

 什么是MOE（混合专家模型）？其核心设计思想是什么？   DeepSeek MOE是哪家公司的产品？其架构设计有哪些特色？   门控网络（Gating Network）的作用是什么？ 如何解决MOE中专家负载不均衡问题？   在分布式训练中，MOE如何实现专家参数的高效更新？   DeepSeek MOE如何优化长序列场景下的推理效率？   如何评估MOE模型的稀疏性效率？请列举至少2个指标。   若设计多模态MOE模型，门控网络应如何融合图像/文本特征？   若MOE推理时出现“专家选择震荡”，如何解决？

写在最前面，还是老规矩，先给大家伙儿同步下我这不算曲折但也有些折腾的个人背景。咱是24届一枚普普通通的双非本科毕业生，好在求学期间没怎么虚度光阴，鼓捣了几段互联网大厂的实习，也算是提前见了见世面。校招那会儿，手上也零零散散攥着几家叫得上名号的大厂Offer。不过，人生嘛，总是在做选择。在校招的最后关头，我最终把橄榄枝抛给了一家坐落在杭州的“小而美”公司。原因也挺实在：首先，待遇确实给得到位，挺香的；其次，公司氛围主打一个“非常WLB”，对于当时的我来说，吸引力不小；再者，也是个挺重要的因素，我女朋友那时候已经在杭州稳定工作了，咱总不能刚开始就搞异地恋，相隔太远的日子想想都头大。就这么着，在这家...

分享一下我用大模型修改（润色、包装）简历的心得。我发现写简历是一个长期的事情，新学的内容、实习的内容可能需要定期更改；获得了新奖项、四级变六级再变雅思、把别人简历好的内容拿过来等都要对简历进行一定的修改。刚开始写简历的同学不建议直接使用大模型进行修改，因为没有经历过多次修改和面试拷打，不能很好的主导简历内容，直接使用大模型修改可能会被大模型主导，导致写出来的简历内行人一看就pass。1. 简历内容一定要先多写。写出来后可以用大模型进行扩写，或者对自己感觉描述不准确的内容让大模型进行重写，之后自己进行整合，把一些大模型过度夸大的内容还原。这一步可能需要多次重复，最后形成一个较全的内容段落。2. 根据简历排版写出相对应的内容。不同人用的简历模板不同，可能对应的一行多少个字也不一样，别人提出有用的修改可能不能很好的契合自己的简历模板（比如，别人简历的技能抄到自己简历里，可能会一行多出几个字等），这个时候就需要用大模型进行修改。自己先进行修改之后交给大模型进行润色处理，再进行筛选，同样也是可能需要多次大模型修改。3. 简历不是一整页。    少于一整页：要么写点水奖、学生经历、自我评价，要么让大模型进行润色扩写并手动修改或排除过于夸张的。    多于一整页：按以下排序进行依次去除：学生经历、自我评价、少写奖项。如果还是多，优先把求职含金量较低的进行缩短（两行转一行）或去除。还是超过一页，对项目经历或者实习经历中废话较多的进行精简。我用大模型修改简历的一些小技巧1. 尽量用chatgpt，感觉它给出的夸大内容可以很容易的手动调整过来。2. 精简或者润色时开一个新对话，不然容易混淆内容。3. 我没有攒拿来就可以用的提示词，这里给出一些提示关键词：简历风格 精简 润色但不要过度夸大 以符合人类的阅读习惯进行语序调整

前言最近这段时间，2026届的各位佬们应该差不多都暑期实习入职了期待大家都能在秋招取得好的结果没有找到满意暑期实习的也别气馁，感觉最近秋招提前批应该快开始了，如果实在来不及了，可以先准备秋招提前批了~话说回来，其实我是一位2025届的学生，两年半学制，一月份毕业，目前校招已经入职快半年，马上面临转正了。大家可以从我的主页看到，去年暑期实习和秋招，我其实都更新了很多很多面经。秋招结束后，牛客这边基本就没有再经营了，也没有新的产出，这是因为我已经搬到了别的平台，目前所有平台都在另一边更新（可能很多人已经刷到过）某天打开牛客（很久没打开了）发现私信有几十条，问题都差不太多，无非就是选offer、问学...