中国银行省行科技岗

面了一些实习生，简历上写了 AI 项目的很多，但大部分一问"这个项目的亮点在哪"就开始复述技术栈了——"用了 LangChain、用了向量数据库……这不是亮点好吗  所以做项目的时候，提前想好这三个问题：  我做了哪个技术决策？为什么这么选？ 我遇到了什么坑？怎么解决的？数据变化是什么？ 有没有人真的在用？反馈是什么？  所有的技术都是为了解决现实场景，我们更关心的是：“你是否有独立思考和解决问题的能力”

有点搞笑了哈哈哈😂

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

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...