1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

鼠鼠有点摆，去年边学着没敢投简历，没实习。从1月到现在总共面了五次，四次字节的日常(HR打电话约面试才敢去的)，然后一次腾讯的暑期，都是一面挂，其他则是没给面。暑期的岗，4.2才开始海投，前面想着等字节第四次一面后再投，结果挂，而且感觉投晚了。字节投了11个，9个简历挂，剩下2个没动静。阿里全都简历挂，剩下的在"投递简历"。腾讯给了一次面。然后其他大中厂、手机厂什么的都是做完测评or笔试就没下文，打开几个看也是终止流程，感觉剩下的也应该是简历挂了。感觉是简历的原因？项目部分，几次面试，感觉面试官主要就拷问过秒杀这一个点。自己说的时候会尝试把sse那条说成亮点，但除了腾讯面试官问过一下这整个点在业务方面对用户有什么用之类的问题外，其他最多只是问一下sse八股...感觉也许不是很让面试官感兴趣。这个短链接也是无人问津，就被问过一回雪花算法的设计。也许我该拿点评改改，然后再在网上找一个什么项目，凑两个，而不是用自己现在这两个项目？或者是点评改改放前面，然后原本第一个项目，把秒杀抽掉，剩下的想办法从网上火的RAG项目里移植点亮点，或者直接就用网上的RAG项目？感觉我主要还是偏向后端开发，但是感觉如果除开点评，再拿一个项目，想不到有什么自己能掌控且跟点评不重的。然后鼠鼠之前主要的问题是担心面试让打开项目演示，然后就一直花时间在用AI整第一个项目，第二个项目都没时间整，第四次面试之前还因为太害怕被认为不熟悉项目，跟AI一起把简历的说辞做了大幅度弱化，然后暑期都是拿弱化后的简历投的，感觉是不是看上去太没有吸引力就直接给简历挂了。(图1是弱化后的，图2是弱化前的，但之前3月初投了几家好像也是简历挂。)而且因为3月花了很多时间整在跟AI整代码，导致八股和算法都没怎么看，算法之前有跟灵神题单刷一些，还算入门，但是八股只看了一些基本的，可能面试的时候只答得上来60-70%，而且表述有些混乱，都是想到哪说到哪；前面几回面试基本上都有大板块的基础八股没答出来，比如RedisZ Set数据结构，MQ延时消息、可靠性保证，JVM内存分配的过程、GC roots，JUC锁，设计模式。现在有点不知道该怎么办。求大佬们给点简历修改建议或者面试准备建议，不胜感激！

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...