各位大佬，求给个意见，两个offer纠结中，爱立信or地平线

本地商业1. 先做一下实习时候的业务介绍，有什么提升2. AI Coding 功能从能演示到能交付，中间差的到底是什么差的不是模型会不会写代码，而是系统有没有交付闭环。演示阶段只要能在几个样例上生成看起来对的 patch 就行，但生产可交付要求它能处理不完整需求、脏仓库、编译失败、依赖缺失、测试不稳定和回滚策略。真正落地时必须加任务约束、静态检查、sandbox、单测回归、补丁审计和失败分级，否则所谓“生成功能”只是把风险后移给人。AI Coding 一旦进入真实研发流，评价标准就从“会不会写”变成“出了错能不能收住”。 def deliverable_check(repo, patch): ...

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

“无名小卒，还是名扬天下？”我知道很多人都不觉得我能走到今天这一步，当然，也包括我自己。在我的人生里，有两部作品刻下了最深的烙印：《斗破苍穹》与《龙族》。它们总被人拿来对照：一边是萧炎的桀骜轻狂，一边是路明非的怯懦衰颓。有人说，天蚕土豆没见过魂天帝，但江南见过真凯撒。我时常觉得，自己就是那个衰小孩路明非。可路明非可以开挂，我不可以；我也无数次幻想过，能拥有萧炎那般年少轻狂的人生，可我没有他与生俱来的逆天天赋。我只是个平庸的普通人，一个看过《斗破苍穹》却开不了挂的路明非，只能一步一步往上爬。从我下定决心找实习的那一刻起，我就给自己定下了目标：“我一定要为字节跳动卖命.jpg”。萧炎有他的三年之约，我有我的两年半之约（其实是一年半）。2024.11.20，科大讯飞的第一封实习offer落进邮箱，我迈出了这场奔赴的第一步。2025.8.18，放弃百度转正的安稳机会，转身走进前路未卜的不确定里。我很感谢我在百度的mentor，是她从茫茫人海选中了我，给了我大厂实习的机会。即便有段时间我状态差、产出不理想，她依旧愿意认可我、希望我留下转正。2025.11.14，我选择走进字节跳动，以实习生的身份重新出发。2026.3.25 - 3.31，一周速通上海飞书，幸遇赏识我的伯乐，斩获Special Offer。被告知面试通过的那一刻，我的内心无比平静，就像这个offer本就该属于我。不是侥幸，是应得的。这一路，有人看轻过我的出身，不相信我能走到这里；也有人在我看不见前路的时候，替我举过灯。没有他们的鼓励与支撑，就没有今天站在这里的我。我看到了自强不息的激荡，那是一个双非的伟大乐章！我是雨夜迈巴赫，我要开启属于我的新篇章了。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...