教程项目做了好几个，RAG也搭了，Agent也跑了，但总觉得拿不出手。面试官看一眼就知道——“哦，又是跟着某某教程做的”。github上要么是教程，要么太臃肿的，不知道做啥。自己跟着gpt gemini的提示词做的话，又怕踩坑。那有没有一种项目，既能学到真东西，又能做出自己的差异化？答案是：拿一个真正的商业化产品，边用边改，做成你自己的东西。📌 这个项目是什么kimi-cli 是月之暗面（Moonshot AI）官方开源的CLI Agent，8.1k Stars。简单说，它是一个跑在终端里的AI编程助手：帮你读写和编辑代码帮你执行Shell命令帮你搜索和抓取网页甚至能自主规划多步骤任务和Cl...

就是一个普通二本学院，我这还能找到工作吗，有什么建议吗。哎。真心建议，嘲笑也能接受，哥哥们

已拉黑：美团，百度，米哈游已点赞：快手，网易，众安，字节跳动，蚂蚁ttl：3.16投递-3.25 一面-3.30 二面-3.31 hr面-4.2 oc

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...