第一段实习：我以为学不到东西，是公司和mentor的错我的第一段实习，我的mentor是组里的技术骨干，天天不是开会就是对接项目，一天到晚见不到人，入职当天跟我简单说了句“先看看项目文档，熟悉熟悉代码”，之后就再也没管过我。同组的同事都忙得脚不沾地，每个人都有自己的模块要负责，我连问问题都找不到时机，怕打扰人家工作。入职前半个月，我每天的工作就是：打开电脑，翻一遍根本看不懂的项目代码，对着满屏的业务逻辑发呆，有问题先搜AI，搜不出来就只能憋着，一天下来啥也没干，啥也没学会。后来mentor终于给我安排活了，全是打杂的活：整理接口文档、核对数据、改一些无关紧要的文案、写最简单的单元测试。我硬着头...

祝大家都能拿到满意的Offer！发面经攒攒人品1. 大模型推理瓶颈：LLM在NPU上的最大瓶颈在哪？2. Prefill vs Decoding的Matmul优化方法3. 分块策略：如何保证数据在缓存中的连续性？4. 昇腾NPU架构对Transformer友好吗？5. 场景题：一个量化后的大模型（如INT8/4）运行时内存占用大概多少

第一次求职结束了虽然等待的时间有点长但整体流程还不错，所有的面试官都很好牛友们提供的信息也很给力，祝大家都有满意offertl2.26 一面技术面2.28 二面技术面3.2 三面业务面3.4 hr面3.6 询问进度（反问我有没有其他公司在推进）3.10 oc

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.说一下vllm里schedule的过程；2.说一下vllm请求被抢占后续会怎么样；3.说一下投机采样推理时草稿模型和主模型交互流程，vllm和sglang中的实现有什么区别；4.说一下gptq量化、smooth quant原理；5.介绍一下DeepSeek V3 eplb推理；6.mla在prefill和decode时的计算复杂度区别，听说过mla矩阵吸收优化吗；7.dsv3.2有什么创新点；8.sglang里多模态如果开了tp，vit的image embedding在多个进程里是怎么高效复用的