文远的笔试是26号早八到晚九之间随便选俩小时笔试就行,用的是牛客oj.不让泄题,那就透露一下做法... 俩小时笔试,笔者做完还剩半个小时,可还行...T1首先有一个很容易想到的O(n^3)区间dp做法,交了过60%. 然后发现这个区间覆盖问题可以转化为图论找最短路,写了一个O(n^2logn)的做法,交了过80%. 然后不会了,尝试玄学优化,限制加边的数量,在WA和TLE之间徘徊几发之后过了. 后续问AI都说是斜率优化,吓哭了(笔者不会斜率优化).T2很简单的贪心题,没想到签到居然在T2.T3LCA板子题.经典结论: 设树上uv路径上所有点的权值和为 f(u,v) ,那么 f(u,v)=f(u...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

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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...