最近，如果你关注算力、AI 或服务器相关岗位，大概率已经刷到过“英伟达H200可能放开供应”的消息。对还在投简历、做选择的应届生来说，这看起来像是一条离自己很远的行业新闻，但实际上，它可能会直接影响你未来三到五年的职业路径。当这条消息在行业内传开时，最兴奋的是模型训练公司，最冷静的是大型互联网厂，而真正情绪波动最大的，是不少国资算力平台的内部员工。这种反差，本身就值得警惕。按理说这个时候我应该举例子，就是我提到的“国资算力平台”具体是谁，但我不想写，因为往小了写，就是那几家，往大了些，几乎所有和央国企或者国资沾边的公司，都有这样的部门。抛开“赢”学不谈，到目前为止，你几乎找不到一个由国资算力体...

有了一段实习终于敢投大厂了，回想起第一段实习，投的都是中小厂，找了几个月才找到，这次只用了一周，就顺利找到了，果然还是第一段实习最难找。商汤二面挂快手一面挂（两道算法都没a出来）字节三面oc今天也是顺利离职啦

考研还是校招实习项目里面，技术上有什么比较有挑战性的地方在实习中承担什么角色举一个case，针对一个细节的难点，怎么去克服解决这个问题I18n这么处理单复数问题国际化的AI方案React18的异步渲染实现一个可以重试的异步任务请求池，支持排队并发请求 const pool = new Pool() pool.start() // task是异步任务，类型为() => Promise<any> tasks.forEach(task => { pool.push(task) }) // tasks中每次只会有三条任务并发，失败重试3次该任务抛出异常

早知道这状态就不来面了，感觉面评指定得写得贼难看。但又想着多面几次攒攒经验，结果全程紧张到飞起，面试官问的问题我压根抓不住重点，答完她还反复问，还好面试官人够意思，一直耐着性子引导我就问我那个 “怎么用数据驱动策略优化” 的问题，我当时是这么答的：xx 指标下滑之后，我用 SQL 扒了不同维度的 xx 数据，最后得出 x 结论，然后就落地了 x 策略。兄弟们帮我瞅瞅，这回答方向到底错没？是不是我压根就没听懂人家的问题啊？第一个问题就拉胯，后面英文环节直接大脑宕机一片空白！真的太憋屈了！明明机会摆眼前了，结果自己没本事接住 [完啦 R] 顺便问一嘴，字节面评能存多久啊？26 年暑期实习再投的话，面试官还能看到这次的面评不？