24届秋招用户研究上岸（附内推码）

我有两个想法一个是把我的网络同步demo做一个完整点的项目出来，一个是继续学shader做特效

感觉简历可以弥补我八股和算法的不足了，直接冲大厂目前挑不出一点毛病

想请大佬们看看我的简历有什么问题吗，有没有什么修改建议

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...