给ai提过的离谱的需求

那天我在咖啡店，桌上放着一杯还冒着热气的拿铁，耳机里放着轻音乐。突然手机响了，是面试邀请。那一刻我才意识到：面试已经不再是“坐在会议室里的正式仪式”，它可以发生在任何地方。我把手机靠近耳朵，调整了一下坐姿，尽量让自己看起来像个“准备好的人”。咖啡店的嘈杂声、旁人的聊天声都像是背景音，而我必须在这种环境下把自己的经历讲清楚，把自己的能力证明给对方看。那次面试，我像平时练习的那样，把项目讲得有条理，把遇到的问题说清楚，也把解决思路讲得更具体。后来我也在家里接过面试。那时候我坐在书桌前，背后是熟悉的墙和熟悉的物品，心情反而更平静。家里没有外界的干扰，但也更容易被自己的慵懒打败。于是我提前准备好资料，...

如果只是成为了一个在大城市住十几平出租屋、吃二十块预制外卖的牛马，做题家这个称号未免有点烂大街了

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...

震惊...无尽的沉默兄弟们这竟然是2026年的新闻千言万语涌入心头，无以言表大家多注意休息，找工作也多留心眼看看公司风评我就看不惯某些公司拐弯抹角逼人加班