自我介绍压测做了什么，压测是在什么条件下进行的，压测准出标准怎么定的写skill的心得，要注意什么skill为什么不能长企业级Agent的意图识别的作用，具体实现基于openclaw做二次开发从哪里入手openclaw操作本地机器的原理做过什么工作外的Agent、WorkFLow毕设做的什么量化的原理、蒸馏的原理

27届，双9后端开发简历求拷打，0实习经历，感觉自己行动太慢了，还有哪的暑期或日常能投吗，还是说直接等秋招找个中小厂😭😭

BOSS沟通150多个，交换简历就3个，面试就一个小厂。（双非本，双非硕）面试的时候问到了 Spring AI 和 Agent 的内容自己也说不清楚，八股这些准备很长时间了，所以还好，多多少少都能答上来或者知道一点。我现在的主要问题就是我感觉我这个Agent项目不太行，自己也没怎么吃透，也不知道该怎么学Agent了，搞得我很想转测开，转测开的话又到底要不要留Agent项目🥹，求各位大佬给点意见～～     ～～～引流～～

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...