26届冒充25届实习，人家要学信网证明

引言"我的简历上没有 Agent 相关的实习经历怎么办？"这是校招季被问得最多的问题之一。答案很简单——开源项目就是你的实习。而且某种意义上比实习更有价值：实习经历面试官只能听你描述，开源贡献面试官能直接看你的代码。但"用开源项目丰富简历"不等于"把项目 clone 下来跑一遍然后写上去"。面试官 5 秒钟就能分辨"跟着 README 跑了一遍"和"真正理解并贡献了"的区别。以下分三部分：推荐哪些项目值得投入、怎么参与才能真正产出简历亮点、怎么把开源经历写进简历。第一部分：值得投入的开源 Age...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 论文拷打3. 项目拷打4. 闲聊，职业规划5. 实习中遇到的比较有挑战的地方，或者比较感兴趣的地方6. 八股1. Cap理论，cp和ap的系统分别举例2. 有用过抓包软件吗3. 哈希怎么扩容7. 手撕 - 最大交换（leetcode 670）

发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer 为什么能替代 RNN 成为大模型主流架构？2. Self-Attention 的计算过程是什么，时间复杂度为什么高？3. Multi-Head Attention 的作用是什么，为什么要分多个头？4. 位置编码为什么必要，绝对位置编码和相对位置编码有什么区别？5. 什么是 KV Cache，它为什么能显著提升推理效率？6. Prefix Cache 和 KV Cache 有什么区别，分别适合什么场景？7. 为什么大模型推理通常是 memory bound，而不是 compute bound？8. Batch 推理和单请求推理的吞吐与延迟 tradeoff 是什么？9. Continuous Batching 解决了什么问题，为什么对推理服务很重要？10. Prefill 和 Decode 两个阶段的性能瓶颈分别在哪里？11. 大模型采样里的 temperature、top-k、top-p 分别会怎样影响输出？12. 贪心解码、束搜索、随机采样分别适合什么生成任务？13. 重复惩罚和长度惩罚分别是为了解决什么问题？14. 为什么模型有时会出现“复读机”现象，通常怎么缓解？15. 量化是什么，INT8、INT4、FP16 的核心区别是什么？16. 推理量化会对模型效果造成什么影响，如何评估是否值得量化？17. 张量并行、流水线并行、数据并行分别适合哪个阶段？18. 单机多卡部署大模型时，通信开销主要来自哪里？19. 为什么 GPU 显存是大模型部署的核心约束之一？20. 模型参数量、上下文长度、并发数三者之间是什么关系？21. 什么是 MoE 模型，为什么它能在参数规模很大时控制推理成本？