大家好，我是24届985硕，毕业加入厦门银行，目前已经有2年了，今天想用我的经历，给大家分享点春招信息差。 先说结论，如果银行某个岗位有确定的培养路径+发展路线，那可以无脑冲。 因为只有我自己知道如果没有这两项，会有多艰难。记得两年前我入职时，我们还没有管培生体系。我是从“科技部新人”一步步摸过来的：轮岗靠申请、项目靠抢、导师靠缘分。  说实话，前半年我挺羡慕互联网大厂的“系统化培养”的。 但今年不一样了。行里第一次设立科技管培生，我看到了我们这批“老员工”当年踩过的坑，正在被填平：  轮岗不再靠运气：管培生会轮换核心部门和岗位，每个阶段有明确的学习地图；导师不再靠缘分：每个管培生配一位导师，...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

不过还是挺开心的hhh

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...