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...

求大佬们拷打简历，投了好多简历了，基本上都没面

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首先我们需要了解一下什么是 vibe coding？Vibe Coding = 用「话」指挥 AI 写代码，快速出原型、边跑边改，沉浸在开发心流中。Vibe：指「氛围、感觉、意图、风格、效果」—— 你要什么功能、什么风格、什么约束。Coding：由 LLM（GPT-4/Claude/Cursor/Copilot）自动生成、修复、优化代码。你的角色：从「代码打字员」→ 产品经理 + 架构师 + 测试 + 验收官。二手交易系统后台项目链接https://gitee.com/zxj2022/second-hand-trading-platform#你都用vibe coding做过什么？#