如何快速进入这个行业，我也很久没写博客了，具体今天还是讲方法论吧，因为就是还是以主包自己的经历为体现啊，我在去年5月份的时候花了两周就速通了大模型的，然后从java转行-大模型-算子开发-agent开发-目前跟着几个博士搞wam。这些其实都是需要花时间做琢磨的，这个做事情要讲究方法的，我在秋招的时候和前mt创业开了公司，完整的错过了整个秋招，然后春招的时候我又在搞世界上最前沿的研究方向，一切都只是我想去干罢了，那把重要的写在前面就是如何快速找到工作或者快速入行啊，这一篇应该早点的，但是我事情太多又经常打游戏就忘记了，我这里以摩尔线程举例啊，首先就是你想进入这个行业是因为什么你要想好，然后找对标...

史上最尬，没有之一😂我是社招。3月26日，第7次，一面挂，就扯了20分钟，感觉可能是kpi。4月3日，今天又有电话打来了，约了下周二晚上的面试。第8次了。敢打我就敢面

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛4.6。并非没人要，去手子了

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...