适合大厂的人有个共同特点：能在规则里找到舒适感。大厂流程多、分工细、层级明确，你可能一年就负责一个模块，但这个模块你能做到极致。喜欢稳定、在意平台背书、能扛绩效考核压力、善于向上管理的人，大厂会如鱼得水。见过很多人在大厂混了五年，简历光鲜、福利好、技术栈规范，跳槽时特别好用。适合小厂的人反过来：受不了流程、喜欢什么都插一手、想看到自己做的东西直接影响结果。小厂一个人干三个人的活，今天写代码明天对接客户，成长确实快，但也累。最适合小厂的是那种有点创业心态、不需要太多外部认可、自驱力强的人。见过有人在小厂两年，技术广度吊打大厂同龄人，因为什么都得自己搞定。但最怕两种错位：有大厂心态去小厂，天天觉得...

有没有大佬帮忙看看，这个简历能找到工作吗（没有实习经历），进大厂够不，每天都刷程序员被ai替代，焦虑的不行了...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

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...