算法美团一面求捞

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...

在Boss上投了好多家了，要么已读不回，要么知道我是大二的就走了，还有的要了份简历就没有声音了，想问下佬们，大二包装成大三有没有关系

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

发现几个在GitHub 上跟 Vibe Coding 强相关的开源项目，跟大家分享一下第一个：aicodeguidehttps://github.com/automata/aicodeguide如果是零基础，或者一直觉得“自己不懂编程，玩不转AI编程”，这个项目会适合你。它本质上是一份AI时代的编程路线图，不纠结于枯燥的语法教学，核心是教你怎么用Cursor、Bolt、Claude这些工具，通过合适的Prompt指令，把想做的事情落地完成。我一直把它当作Vibe Coding的“新手村”，零基础入门首选。第二个：vibe-coding-prompt-templatehttps://github...