导读：每年校招季，数百万毕业生涌向互联网大厂。在“名校硕士+三段大厂实习+总监内推”的标配简历面前，一个普通本科（Ordinary Bachelor）学生的简历往往在第一轮就被系统过滤。但笔试（Online Assessment）是一道相对公平的闸门——它不看学校Logo，只认解题正确率。本文不讲鸡汤，只拆解一位二本院校读者真实走过的路径：如何在没有任何光鲜标签的前提下，用90天时间，从零搭建出足以撬动阿里云笔试机会的能力模型与投递策略。以下方法已帮助超过200人拿到至少一次大厂笔试邀请，适用于所有技术岗与非技术岗。一、认清现实：大厂筛简历的“三秒规则”与唯一的裂缝先讲一个残酷事实：阿里云20...

好贵啊海淀这边

何意味

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...