暑期找了一个月左右，最后拿到腾讯cdg的offer了。个人感觉现在暑期后端确实是很卷，可能是因为后端的hc在逐渐缩小吧。普通本科生面试机会相对会少很多，本人之前有一段百度实习，但是也过不了很多公司的简历。对于面试过程，感觉有了实习之后面试官会减少问八股，甚至不问，都是一些实习的深度拷问或者问延申的一些场景题。感觉有一段能跟面试官聊的实习经历还是很重要的，另外就是ai相关的也很重要，需要持续学习。面试经常会被问到具体的ai相关实践，一些概念，还有对ai的个人见解等。timeline4.1约面 4.3一面 4.9二面 4.15三面 4.16HR面 4.20转录用评估 4.21oc

27届0实习一个约面都没有😭

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...