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做海外App的人，最好不要等到测试阶段才发现自己的账号环境没准备。 需要下载、测试或体验特定地区App的，可以提前把对应Apple ID准备好。需求明确，直接看产品。 👉 下单地址： #AppleID# #App测试# #海外App#

这是就我一个人不知道吗？😒 一直以来，都是用美区 AppleID 安装 X App，这几个月，iOS 推送的消息时有时无，非常不稳定 昨天删了 X app，换成用国内 AppleID 安装 X iOS 推送消息瞬间畅通无比

💰 今天折腾了 ChatGPT Pro 续费： 原本打算换成 App Store 美区充值卡续费，结果我 AppleID 和以一个旧 OpenAI 账号绑定了，无法充到新号，导致美区余额 $100 没法用掉。 ✅ 最后换成 U卡 支付，丝滑续费成功，推荐之，给有需求的朋友，我的邀请链接：

请问一下各位 我在 iPhone 上通过媒体和购买项目切换 AppleID （美区）的时候，发双重验证短信的时候有时候（不是每次都出现，几次会出现一次）会显示发送代码次数过多，关键是也根本没发过短信啊，请问这种问题怎么解决？

5/ 利益披露： 发起人是 AfterQuery 和 Fleet 的小股东，也投资了名单中的 Abundant、Applied Compute、Latch、Olam Labs、Trajectory 和 Vmax。 完整名单：

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

BREAKING: Federal law enforcement sources confirm to @FoxNews that the suspect arrested for stabbing two UMass Dartmouth football players over the weekend, killing one, is a Nigerian national who had been in the U.S. illegally as a B-2 visa overstay, but was shielded from deportation by the Biden administration in 2022 when they granted his request for “deferred action” (a discretionary choice by the U.S. government to delay deportation). He then applied for deferred action again in 2025, and the Trump administration approved it and again shielded him from deportation. Chukwunonso Uzoma David Uzoma Eze was taken into custody by police in Providence, RI after the stabbings, which happened in the parking lot of a lounge, and he is now charged with murder. Full immigration history, courtesy of DHS source: “Chukwunonso Uzoma David Uzoma Eze, a Nigerian national first entered the United States on March 18, 2015, at Boston Logan International Airport on a B-2 visitor visa. He later obtained two approved extensions of that nonimmigrant status: one filed Sept. 17, 2015, and approved Feb. 5, 2016; and another filed March 18, 2016, and approved June 8, 2016. He applied for deferred action, which was approved Sept. 21, 2022.   On Aug. 24, 2023, he applied for employment authorization. That request was rejected Sept. 25, 2023. On Feb. 10, 2025, he filed two applications: one for employment authorization based on deferred action, which remains pending; and another for deferred action, which was approved Oct. 8, 2025, and is set to expire Oct. 7, 2027. On Sept. 21, 2026, the Bristol County Sheriff’s Department in Massachusetts arrested him on a fugitive-from-justice warrant.”

Binance EN: Binance Will List Hyperliquid (HYPE) with Seed Tag Applied 币安重要公告: 币安将上线 Hyperliquid (HYPE) 并打上种子标签 HYPE MarketCap: 23.4B (Auto match could be wrong, 自动匹配可能不准确)

I asked people: "which data companies should an ambitious future founder join?" 13 votes: Mercor (@BrendanFoody @adarsh_exe @suryamidha) 11 votes: Fleet (@nicoup @andrewthezhou) 10 votes: Proximal (@MatternJustus @navidkpr @calvinchen) 9 votes: Surge (@echen) 8 votes: AfterQuery (@CarlosGeorgescu @spencermateega) 7 votes: Mechanize (@GuiveAssadi @tamaybes @EgeErdil2 @MatthewJBar) 6 votes: micro1 (@aliansarinik) 4 votes: Datacurve (@serenaa_ge @charleyslee) 4 votes: OpenAI (data team) (@BarrAlexandra @phoebethacker) 4 votes: Preference Model (@Ning_Catsnail) 3 votes: Bespoke Labs (@madiator @AlexGDimakis) 2 votes: Anthropic (data team) 2 votes: Datology (@arimorcos @hurrycane @leavittron) 2 votes: Long Lake (@alextaubman @rasmuswissmann @varunshenoy_ @tarasholovko) 2 votes: Sieve (@mokshith @thpicy) People couldn't pick a company they work at or founded. Disclosure: I'm a small investor in AfterQuery and Fleet (in this post), and in Abundant, Applied Compute, Latch, Olam Labs, Trajectory and Vmax (elsewhere on the list). I didn't vote.