周一早会，导师突然说了一句："下周全链路压测，你负责的那个服务，准备好了吗？" 我愣了一下。 说实话，那个服务我接手才一个多月。最开始只是帮忙修几个小 bug，后来导师让我试着做一次小重构，再后来，慢慢地，那个模块的日常维护就落到了我手上。 但"全链路压测"这四个字，份量完全不一样。 我点了点头，说："我先梳理一遍，明天给你同步。" 回到工位，我打开了系统的架构图，开始一个节点一个节点地捋。说不紧张是假的——这个服务在整条链路里不算最核心的，但如果它出了问题，上下游都会受影响。导师把它交给我，既是信任，也是考验。 那天下午我没写一行代...

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

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...