香云昨天全程跟进完5 月 27 日华为 OD 机考第一场，也是五月的最后一场。从考生登录、答题、提交到结果统计，一路看下来真的有太多想跟大家说的。今年 OD 求职的同学真的特别不容易，二战考研失利、脱产空档、双非想进大厂、转行从零开始…… 各种情况都有，像我之前对接的一个桂林电子科技大学的同学，二战考研没希望，2 月份紧急投递 OD，最后顺利入职长沙 CTS 部门测试岗，这种低门槛、重能力、不卡学历的机会，在大厂里真的不多了。说回本次机考，整体难度非常稳定，两星一星 + 一星二星结构，和往期风格一致，不搞偏题怪题，但细节决定生死。第一题班长选举，是经典的模拟题，考字符串处理、哈希统计、重名规则...

这里给大家说一下，出现这个流程是正常的，之前有人说hr挂了，后续已经收到offer了

28届后端鼠鼠，最近结束一段小厂实习，准备6月去投中大厂试试水，简历还有什么优化的嘛简历第一个项目地址:https://github.com/OWWZO/ai-agent 友友们感兴趣可以点点star 项目思路参考了openmanus等等开源项目

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...