美团HR面后 蹲意向

背景：双非一本，计算机专业，大三找暑期实习。 战绩：前两次投递，简历挂得连渣都不剩；后两次投递，修改了核心逻辑，拿到字节、阿里实习面试机会，最终拿下字节后端实习offer。今天不整虚的，直接复盘我是怎么把一份“流水账”改成大厂敲门砖的。希望能给正在焦虑的兄弟们一点参考。第一版简历：典型的“学生思维”自嗨刚开始写简历，我恨不得把高中拿的“三好学生”都写上去。【修改前 - 失败案例】项目经历：校园二手交易平台负责后端开发，使用了SpringBoot和MySQL。实现了用户登录、商品发布、留言评论等功能。参与了数据库设计，修复了一些Bug。锻炼了团队协作能力，吃苦耐劳。自我剖析： 这种写法简直是灾难...

七月份还没入职，怎么大伙撤了这么多人啊，有点哈人啊是年会让大伙寒了心，还是年终奖不如意。我看大家年终奖份额发的都是正常月数，翻了一下评论区，貌似又跟调薪有关😂😂😂智驾的未来在哪里😭

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

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...