CVTE进度

结合我自己的春招面经，以及牛客上几百篇最新面经，给大家做了一份完整的「2026春招HR面公司分档盘点」，精确到公司、部门、岗位、面试特点、核心挖坑点，帮大家精准避雷，提前知道哪些公司要重点准备话术，哪些公司可以放心冲。【地狱级坑人区】HR面筛人，慎投！六大国有行总行/省分行软开中心（中农工建交邮储）Java后端、测试、大数据、AI开发终面HR面全程查户口+稳定性拷打，有一票否决权；偏好PUA学历、压价，对本地户口、家庭背景要求极高家庭背景/户口/房产、5年以上服务期接受度、县域/异地外派服从度、无底线加班接受度、忠诚度求稳定、能接受长期绑定、本地有房的可以冲；想做技术、看重成长、不想被查户口的...

这种要去吗？

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

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...