接受了pdd的面试，但是突然急事参加不了，hr电话打不通，只好发了邮件。想知道假如hr没看到邮件，看我面试没来会把我拉黑吗

现在这个实习虽然说是物联网，不是互联网项目，但是自由时间多，而且项目也不算简单，可以学习的东西还是很多的，尤其是网络编程，准备在这一边背背项目八股，一边投。我怕这个实习对于那些头部的大厂来说不加分，而且大概率聊不起来，但还是很想去互联网公司的，有没有什么推荐修改的地方，两端实习都包装过了，有没有什么其他建议？

中电信人工智能公司 大模型推理加速工程师实习生1. vllm sglang 有什么区别？sglang相对于vllm有什么好的？sglang为什么更适配推理这类的llm？dpskr1了解吗？和基座llm有什么区别？假如要魔改vllm，可以怎么做？2. Cuda算子开发经验，性能对比过吗？3. 大模型量化算法原理没问（感觉默认我懂）问有没有实际部署过？有没有看过autoawq的git库？4. Clip原理，clip推理流程了解吗？（简历里写了解过一些cv mllm方向）5. 实习经历介绍，实现的算子性能如何？常见大模型算子优化思路有哪些？（访存优化，并行优化）6. Ascend CANN MindIE框架有哪些组成？7. 场景1：V100显存多少，Dpsk Qwen 32B int8量化能部署吗？怎么部署？（紧张了，int8说2比特位…）8. 场景2：并发场景下怎么测试最大并发数，需要关注哪些指标？（答的不好）（bsz，latency 我回答的gpu利用率显存这些……面试官提示了从用户角度，我脑子没转过来）（指标含义没问，默认我懂）9. 场景3: vllm怎么去支持自研模型？面试官的建议：LLM有训练有推理，我们这个路子更偏向实现算法，加速算法。同样是attn，后端如何实现，如何更快。需要对算法有一定了解，对工程能力要求也挺高。我了解但是不够深入，实践经验较少。更深入去看vllm源码，应用层面怎么去调用算子，底层层面算子怎么实现的，怎么去实现更高性能算子（还提到可以从汇编层面出发）。关于暑期：电信（或者说国企）集团有统一的校招流程，需要投简历做笔试再分发简历到用人部门，没有直接内部转正的。个人感受：国企面试还是比较温和的，面试老师给我的感觉也是，知道你这个地方不会了，能力到这了，就不会再问了。呜呜呜，大厂全聚德的小垃圾（我）尸体暖暖的～#牛客AI配图神器#

明年毕业，现在有某大厂的暑假实习前端开发，和小厂大模型 Agent 相关的工作（主要是 dify 构建工作流，Python fastapi 写一些接口，然后学习 MCP, a2a 等新技术）？很纠结是去大厂继续做前端，还是趁这段小厂 agent 实习换方向，不知道大厂前端还有必要去吗？uu们能指导下吗？#牛客AI配图神器#