题解 | #等差数列#

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

鹅厂面经网上最全整理最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。高频问题【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型...