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What the next chapter of Jumper looks like - interview with @zord4n, CEO of Jumper. 0:00 - Intro 2:13 - $JUMP Token Sale Goes Live Tomorrow 3:10 - Why $JUMP Matters 11:22 - Jumper Spinning out of LI.​FI 15:45 - Building the Super-App for Onchain Finance 21:45 - The Jumper Product Stack 34:40 - Jumper Perps 40:40 - What Comes Next

還是韓國的活動好玩啊！找了 4 個韓國 Trader 實時交易，ㄧ人代表一個 Perp Dexs 交易比賽 結果贏家是 Extend 空 $BTC 贏的 @GoraeTracker 很好笑，Aster 的 @sontanidonghei 選擇空 $Aster 本來是第一名 結果 @Leonard_Aster 覺得能輸比賽但不能輸氣勢，發了一條推手動拉盤 Aster 韓國果然是交易大國！人人牛逼 我把 @sontanidonghei 的小狐狸娃娃搶來了也是個大收穫 感謝 @Ccweb3hub 邀請 🖤💛

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。

Ethena is partnering with @Binance as our first venue for the extension of the basis trade into equity perpetuals, one of the most exciting updates to the USDe collateral backing since launch. This expands the addressable market of underlying collateral from $2.5 trillion of crypto to $150 trillion+ of real-world assets. As part of the partnership, bStocks will serve as tokenized spot collateral, hedged with Binance USDT-denominated equity perpetuals - the same delta-neutral structure Ethena has securely executed across crypto assets since inception. Importantly, Binance provides lower ADL priority for eligible delta-neutral accounts including Ethena's, adding another layer of risk mitigation for USDe holders. Binance equity basis has averaged ~11%+ annualized over the past 6 months, while open interest has grown on average ~30% per month in the last 3 month period. We expect the market opportunity size for equity perpetuals to far exceed the $15b+ of crypto perpetuals captured by Ethena last cycle. Allocations begin today.

《一笔交易，四份回馈：盲盒 + 积分 + 返佣 + 头像机会》 最近才发现，之前零撸大毛的 SoSoValue 团队，也正式下场做 Perp 赛道了——@sodex_official 我最近体验了不少 Perp 项目，大部分仍以积分激励为主，但随着项目越来越多，积分预期也在不断被稀释，单纯依靠积分已经很难吸引用户长期参与 SoDEX 这次的玩法更有意思：一次交易，可以同时叠加多重回馈： ① Treasure Box 盲盒 ② SoPoints 早期贡献积分 ③ 手续费与积分返佣 ④ Avatar NFT 掉落机会 其中最值得关注的是盲盒和头像 NFT 在 SoDEX 每累计完成 10,000 U 有效交易量，就能获得 1 个盲盒，用我的邀请链接注册，首次累计完成 10,000 U 有效交易量，可以获得正常交易盲盒 + 1 个 Common 新人盲盒，一共 2 个 盲盒分为 Common、Uncommon、Rare 和 Superrare 四个等级，低等级盲盒还能通过合成升级： • 10 Common → 1 Uncommon • 10 Uncommon → 1 Rare • 4 Rare → 1 Superrare 开盒奖励最低 1 U、最高 10,000 U 等值，但发放的不是现金，而是可以继续持有的 Wealth 理财资产，首期为 QQQ 代币化资产 每次开盒还有机会额外掉落 Avatar NFT，并且不影响原本的资产奖励，头像 NFT 初始掉率为 5%，全平台每开出 1,000 个，掉落概率就会减半：5% → 2.5% → 1.25%…… 头像支持自由转让和交易，越往后获取难度越高。这种递减机制，也让早期参与更有收藏意义 积分可能会被稀释，但盲盒奖励和头像 NFT 是可以直接拿到手的。相比只有积分预期的玩法，SoDEX 这套激励明显更好 活动规则： 邀请链接： #SoDEXTreasureBox#

本周撸了 1.57 亿美金，今天看，拿了 495 分 这个小号是 6 月底开练，3 个多月搞定 13405 分 之前我就一个号，手续费混在一团，老是理不清 下面分享一下，我练级 @variational_io 的心得 -- 1 ）拿分技巧（暴力刷量） 很多朋友问：咱资金量不大，怎么高效拿分？ 我的经验是：交易量 > 持仓金额，Swap > Perp 2 倍积分 不要秒开关，持仓时间大于 2 分钟，咱们小资金只有暴力冲量，大力出奇迹 ✅ 我是超短线剥头皮交易，疯狂搞交易量，咱们是撸毛的，千万不要幻想通过交易赚钱，更不要贪心节约点差 开单后，方向错了就要严格止损，方向对了，就迅速把止损放到入场价以上，被止损了我也有交易量，没止损还能搞点小钱 大家注意，我们是撸毛的，千万不要赌博，赌狗死路一条！ 这个方法风险很大，模仿风险自负⚠️ 最安全的肯定是跨平台对冲，亏手续费换积分 最经济的是价差、资费跨平台套利，这才是正道 -- 2 ）新手怎么练级 我是连续撸毛 5 年的老手艺人，相信我，这是我的经验 50% 的人，前 3 天就会退出，他们找各种借口，千奇百怪 30% 的人，撸毛一周就懈怠了，这项目好难，我撸不到分 19% 的人，最多坚持一个月，和大毛擦肩而过 只有 1% 的战友，能坚持下去，他们值得拥有财富 -- 你能坚持吗？如果你还没开始，可以用小熊的邀请码 ✅ 18% 的积分加成，初始白银等级再多 1%，比别人多拿 19% 赢在了起跑线，Var 没有手续费，但我作为推荐人会收到点差奖励 约 100 万 BTC 有 5 美金，我是 100% 返还给大家 交个朋友，不赚钱 -- 🦋 总结 中文区拼命 Fud，英文区集体高潮，这场景我最喜欢了 32% 空投，利润全部回购，重要战略合作机构签约，Q4 空投 还有啥好说的，我找不出更好的撸毛机会了 不要问谁是下一个 Var 了，从这之后，空投很难有大毛

Grok is pulling away as the dominant agentic trading harness on Coinbase for Agents Grok - 59.54% Custom CLI - 21.73% Claude - 13.37% Perplexity - 3.48% ChatGPT - 1.54% Claude Code - 0.35% Volume growth across spot, futures, and now, equities continues.

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最近老外那边 @variational_io 炒的飞起，反观中文区这边动静不是太大，感觉还是有不少信息差的 项目背景就不做过多科普了，前五大的 Perp DEX 里，Variational 是仅剩的未发币项目了，又刚公布了一轮有 Dragonfly、Bain Capital Crypto、Coinbase Ventures 等机构的 5000w A 轮，在当下的熊市里实为难得了，目前累计总融资约 6180w 公告延期 TGE 了，不过确定年内会上，现在积分和 $VAR 预期社区里的讨论度还是相当高的 最消息创世社区分配 32%，代币按积分持有比例空投，TGE 无锁仓，看来有兄弟要暴富了 为整合需求，帮朋友搞个 Variational 积分的 OTC 群撮合交易，有积分出售、收购，或者想了解市场报价的朋友可以进群，链接放评论区，挂单联系我或者 @0xWudu TG 联系 @zijingnft @May22888

这是 Crypto 最后一轮像样的牛市 Lao Bai @Wuhuoqiu 讲很清楚了：RWA、Perp、Privacy，先看谁真的有 PMF、收入和流动性 Alpha 还在，但游戏规则已经变了