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...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

无意间刷到这个提问 “211 数据科学与大数据技术专业想做项目，不知道做什么？”  给同bg的同学整理了一些26年至少是上半年值得做的项目方向👇  方向一：AI Agent / RAG（最推荐） 2026 年是 AI Agent 爆发年。企业对"能用大模型做事的人"的需求远超供给。 学习级项目（先跑通理解原理） 1. AI Engineering Hub  地址：github.com/patchy631/ai-engineering-hub 内容：LLM、RAG、AI Agent 实战教程合集，有详细 Notebook 适合：从零开始，跟着做就能理解 RAG 全链路  2...