1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

考研下岸了，大四上没去校招，现在没实习经验，简历投进去但是过不了筛😣，各位🐮友有什么高见吗

现在圈子里都在聊 Vibe Coding，好像只要动动嘴皮子、对对眼神，代码就能像喷泉一样涌出来。这种“只要感觉对，代码自然位”的幻觉，最容易让职场新人产生一种错觉：底层原理不重要了，基础训练过时了。但现实很骨感：Vibe Coding 可能会干掉“平庸的初级岗位”，但它其实给“硬核的新人”留了条快车道。1. 初级岗位的“分水岭”已经出现如果你的日常工作只是把产品经理的白话翻译成 Java 或 Python，那 AI 的确能把你 K.O. 掉，而且连招呼都不打。那种“机械翻译”式的初级岗正在迅速枯萎。但反过来想，AI 把你从繁琐的语法纠结中解放了出来。新人不再需要花三年时间去背诵 API，而是...