上班一年半

最近复盘了 KV Cache，给面试/实战一个好记版本：1）Decoder 生成第 k 个 token 时，历史 token 的 K/V 不必重算，缓存后直接复用；2）不做缓存会反复算历史注意力，长度一长延迟明显；3）KV Cache 省算力但吃显存，长上下文时显存压力会成为瓶颈；4）MHA→MQA→GQA→MLA，本质都在做“少缓存/更聪明缓存”，其中 GQA 是当前工程里很常见的平衡点。一句话：KV Cache 是速度的来源，注意力变体是显存账本。

从面试官的视角来看，所谓的“小技巧”往往不是候选人用来“作弊”的手段，而是那些能高效展示实力、降低沟通成本、体现工程素养的行为。作为面试官，我们在评估候选人时，内心其实有一套隐藏的评分表。以下是我们眼中真正加分的“小技巧”，以及我们如何看待某些常见的“套路”：一、我们最欣赏的“高光时刻” (真正的加分项)1. “先问后做”的工程直觉 (Clarification First)面试官心理：“我最怕那种拿到题就埋头狂写，写了半页纸才发现需求理解错了的人。这浪费大家时间。”加分技巧：在动手前，主动确认边界条件（输入为空？数据量多大？并发多高？）。主动询问业务场景（“这个功能是给内部运营用还是给 C ...

211本大三，有c++，py，c#的基础，也有一定算法的基础，也学过前端，自己之前也因为兴趣学过一些微调和agent（不过自知大厂算法岗或者AI希望比较渺茫，就不考虑了）之前规划不明确，所以学的技术很杂。现在想冲大厂后端，正在学Java，自我感觉进度还算快，但是Java东西属实是多，现在还有希望赶上大厂的暑期实习吗，或者秋招春招有机会冲大厂吗，没有实习经验直接投大厂暑期实习有机会吗，还是建议暑假找日常实习

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构，核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配，Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作，而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构，二者适配场景存在本质差异，具体原因如下：设计目标与场景适配性不符：B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树，其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构，减少磁盘 IO 次数，适配数据库（如 MySQL）等需要...