这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

0实习，春招能拿到offer吗，  孩子要哭了🥹🥹

自我介绍对未来的从业方向和技术栈有没有规划或偏好实习Redis Pipeline 是原子性的吗Pipeline 部分成功，如何定位以及解决八股JAVA 语言的垃圾回收机制在 JAVA 中是如何使用线程的如何定位和解决线程池满的情况Redis 支持哪些数据结构Redis Zset 在数据量比较小时，底层采用的数据结构算法在存储引擎为 InnoDB 的 MySQL 中，分页获取数据（每页有 10 条），如何获得第 50w 页的数据二叉树的后序遍历（非递归实现）