科大讯飞

确实同质化有点严重了，有实习经历的还好，没有实习只有项目的；一部分还是外卖点评啥的，一部分是AI问答、RAG知识库，大家的简历技能都差不多，那就只能按照学校/专业/眼缘去筛人了；尤其在vibecoding出项目速度极快的当下，可能后续会越来越看重实习经验了，hr推给我的简历，除了学校以外，我自己也会优先看看有没有真实的实习经历，只能说成也AI败也AI，能实习就实习吧如果是学校背景不太好的友友，也别执着于逆袭进大厂了，先有班就上吧，我们团队今年就有1年经验从小公司来的，主要也是他过往做的业务垂直对口了，上班不是在做玩具项目，你是真实在解决业务问题，哪怕你自己没做什么，你跟着一些社会人士，也是能吸...

Thank you Hellobike.

华为这一块还是权威👍

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...