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...

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

自我介绍实习B 平台 针对需要不断接入新模型，做了哪些优化目前接入多少模型如何控制并发，以保证不超过模型频控限制八股简单说一下 JAVA 中的垃圾回收机制算法小于 n 的最大数：给定一个数 n，如 23121；给定一组数字 A 如 {2, 4, 9}，求由 A 中元素组成的、小于 n 的最大数，如小于 23121 的最大数为 22999其他你最近了解的 ai 最新进展了解 skills 或 mcp 的概念吗OpenClaw 最近听说了吗