准备秋季赴美读研，最近在想暑期实习该投什么方向，来问问做AI芯片/架构的前辈。先说背景：中九IC本科，做过SRAM外围电路、二级运放，也做过FPGA图像处理。同时搞过一些CNN推理优化和训练后量化（对称线性、混合精度），对模型压缩和精度-面积trade-off有一定体感。长期想做NPU/AI加速器的系统架构或者软硬协同，偏整套系统那种。但暑期实习就很纠结。目前看下来大概两条路：1）端侧推理/INT8部署优化方向，能接触真实workload和性能瓶颈，理解推理栈是怎么跑的2）FPGA/硬件实现方向，继续强化数据通路、存储、带宽这些硬件基本功端侧推理会不会太偏CS了，IC背景去做算不算跑偏所以想请教两个问题： ① 如果目标是NPU/AI加速器架构方向，哪种实习经历更有积累价值？ ② IC背景往这个方向走，是该系统性补CS能力，还是把量化、定点、dataflow、memory hierarchy这些打深就够了？

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分为两个岗位：AI工程和AI算法AI  工程岗位描述：我们是建设核心电商系统技术底座的团队，直接支撑淘宝天猫的商业运转效率。我们致力于通过严谨的工程手段，让大模型在真实业务环境中稳定落地，为数亿消费者和千万商家创造看得见、摸得着的商业价值。AI 算法：在生成式 AI 不再只是工具，而正在成为基础设施的时代，我们正在把智能直接嵌入真实世界最复杂的商业系统。这里不是实验室。这里是亿级用户、千万商家、百亿商品、极端流量、真实经济行为交织的超级系统。我们希望你是：对人工智能、计算机科学、大模型或数学有较深的认知和理解。包含以下两种任何一种能力工程实践：具备优秀的代码能力，至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验。算法基础：在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础。Base地：杭州私信必回，全程跟进度。

两种方式：继承java.lang.Thread类实现java.lang. Runnable接口通过继承Thread来实现线程虽然比较简单，但Java中只支持单继承，每个类最多只能有一个父类，如果类已经有父类了，就不能再继承Thread。如果既要多线程能力，又要继承其他类，那么就需要使用Runnable。