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day11:在牛客打卡11天，今天也很努力鸭！

AIGC从来都不只是“生成内容”那么简单，在那些让人眼前一亮的生成效果背后，是强大的模型，它们不停迭代，要跑得更快、更稳、更高效。如果你平时关注AIGC，大概率会更容易注意到模型效果——比如生成图片更真实、视频更流畅、文本更自然。但在真实业务里，有一个更关键的问题常常被忽略：这些模型，能不能顺利跑起来？能不能支撑大规模使用？尤其是在视频生成、多模态理解这类场景中，模型本身已经非常复杂，如果没有高效的训练和推理体系，再强的模型也很难真正落地。今天这个岗位要解决的，正是这个问题。一天一个AI岗位介绍，今天我们要拆解的是AIGC模型推理训练工程师。🧩 主要工作内容：围绕“训练 + 推理效率”做系统...

面过一家央企，各种条件都达到了要求，初面也很OK（很关键，我以为不卡），结果后面说我性别不合适，那你干嘛让我进初面，人在无语的时候真会笑。

1、自我介绍2、离职还是在职3、项目里负责哪些部分4、c#和lua5、UGUI底层实现6、Mesh的生成以什么单位组织的？7、怎么会触发UI界面rebuild8、类与结构体的区别9、日常哪里会用到结构体？10、Ref和out，in和out11、Ref传入一个list的时候，会怎么处理？用在什么地方？12、UI框架的UI管理器有哪些大块的功能？13、UI加载是异步的还是同步的？14、UI界面是怎么分组，层级管理是怎么做的？15、UI框架基类是如何组织的？16、视图的生命周期是由谁去管理？17、滚动视图组件，有没有读它的源码18、分帧加载？分帧实例化19、AI的了解，AI工具用哪些？用什么大模型？...