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...

心如死灰，工作到底该怎么找呀

三月底开始投的，只有一个中厂的面试，实习都找不到那秋招是不是要完了，求各位大佬给点建议，简历还要怎么改

近一年来，各类 Agent 产品集中爆发。为了体现技术先进性，许多接入了大模型的应用都将自己定义为「Agent」。但在实际使用中你会发现，很多号称 Agent 的系统，底层仍然是传统的自动化流程。它们的步骤是固定的，路径是预设的，缺乏自主决策能力。这实际上是 Workflow，而非真正的 Agent。那么，Workflow 和 Agent 到底有什么区别？一个需求到底该用 Workflow 还是 Agent？本文将按 Workflow 定义 → Agent 定义 → 核心对比 → 选型策略 的结构展开，概念与结论紧密结合，读完即可判断。一、Workflow📌 一句话定义：Workflow 是...