题解 | #统计每个学校的答过题的用户的平均答题数#

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...

三月中旬开始陆陆续续投了几十家，记录了一下情况，BOSS上也问了几百家，大部分没回或者根本未读面试只有寥寥几个，发笔试的更是一个都没通过(至今没敢做美团笔试，pdd听说笔试难更是没敢投)部分企业直接简历挂(快手挂了五次)，甚至有点还在流程里出去一看岗位都没了(比如小米滴滴，前者还好直接流程结束了，滴滴硬是卡在那取消也取消不了，别的也投不了)大部分还是投了泡池子毫无推进网上都说今年暑期难得多，是我信息茧房了还是客观如此，或者我太菜了吗本人有三段小厂实习，其中两个规模不大的小公司做业务，一个几百人的数据库公司做的是数据库跟中间件，偶尔有几个面试也都感觉回答不上，除非像我主页京东一面那种项目引个头问八股的，不然问点场景题或者拷打实习产出与项目亮点，都感觉束手无策，想多面试攒经验吧偏偏连面试都接不到几个难道只能等六月份投日常了吗，中厂暑期感觉都希望不大了，面试基本全是bat京东给的，中厂一点面试不给，鱼鱼了

“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。

最近每一篇面经中，都会被问到“对AI的了解”，如果2026年你想要从事高薪岗位，那么Agent一定不能错过！面试官说：2026年就是Agent元年！给大家免费分享我的Agent知识库！ Q1: 你如何定义一个基于 LLM 的智能体（Agent）？它通常由哪些核心组件构成？ LLM Agent 是以大语言模型为"大脑"，具备感知环境、自主决策和执行行动能力的系统。核心组件包括四个部分： ①规划模块（Planning）：将复杂任务分解为子任务序列，常用 CoT/ReAct/ToT 等策略； ②记忆模块（Memory）：短期记忆即当前对话上下文（存在 context window...