三个月前的我： 你好，我是三个月后的你。你现在正准备开始投暑期实习，觉得自己准备得很充分，对吧？抱歉，我要告诉你几件事，你听完可能会想骂我。 第一，你那份万能简历，投一家挂一家。不是因为你不优秀，是因为你投后端岗位时简历里全是产品经历，投产品岗位时简历里又全是技术名词。三个月后你做了三版简历，回复率才上来。所以，现在就去改，别等。第二，你准备用脑子记住所有投递记录。别傻了，投到第十家你就忘了第一家投的是什么岗位。三个月后你做了一个飞书表格，每投一家记一条，才没重复投递同一家公司同一个岗位。所以，现在就去搭表格，别等。第三，你觉得自己LeetCode刷了200题就能过笔试了。实际上公司笔试的题型...

感觉简历可以弥补我八股和算法的不足了，直接冲大厂目前挑不出一点毛病

27届，bg双非本211硕，0实习找暑期，简直是地狱难度，要么简历挂，要么笔试挂，总算有约面的最多到二面也杳无音迅，某天晚上一时冲动投了字节（因为传说中的面评机制导致我一直没敢投，本来是打算先找个中小厂填简历，等秋招再面字节）没想到顺的不可思议，第二天hr就打电话约面了tl：3.30一面，第二天约二面4.3二面，隔一天约三面4.9三面，结束后10min约hr面，hr闲聊确认到岗时间，当场口头oc回想起那段日子，真是相当煎熬的一段时光，基本每个小时都忍不住检查邮箱，效率也是真的高，我都没想到简历能被捞这么快（点名某鹅某为，到现在都还在泡池子气笑了）最大的感受就是，实习这事是真的玄学，一个月前还在为实习天天愁的睡不着，做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题，横向竞争太激烈了。千万不要灰心，保不准哪天就柳暗花明了

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...