好早好早好早 之前投的了 ，这才发了笔试，20选择+3编程，感觉都很中规中矩 没有特别难的内中题目，大概一小时做完了吧 编程都A了，选择有一两个不太会

蚌住了，沉淀三个月  收到的面试反而更少了，大部分做完了测试就了无音讯，大模型应用，产品，AIGC，甚至售前工程师我也愿意做啊！这个时代怎么了？为何不愿意接受双非生😭

开源了一个新的项目，可以让你像vibe coding一样编辑你的简历：VibeResume 是一个 AI 友好、可导出 PDF 的简历模板。你不需要在 Word、LaTeX 或浏览器打印预览里反复对齐版式；把简历维护成 HTML + CSS，让 AI 帮你改内容和排版，然后用脚本把网页看到的布局稳定导出成一页 PDF。此前我们已开源过寻找项目、进行项目优化、简历优化的工具，本次开源的 VibeResume 负责最后一公里：把简历内容维护成漂亮网页，并稳定导出 PDF，让你像 vibe coding 一样编辑你的简历！项目开源在https://github.com/LiuMengxuan04/vibe-resume如果对你有帮助的话，求star！也欢迎pr&issues！

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...