20260122 shopee pay 社招二面

继一面几乎秒过之后，二面来了。听说字节暑期实习一般两轮技术面就结束了，所以我一开始其实挺有信心的，甚至觉得只要正常发挥，大概率就能过。结果一开面，我就感觉事情不对了。黑马点评项目才刚讲完，面试官基本没什么兴趣，直接抓着我自我介绍里一个小瑕疵开始往下问八股。最难受的是，他并非简单问完就过，几乎每一道题都要追到他满意为止，你只要没答到那个点上，他就会一直追、一直压。整场面试节奏特别紧，几乎不给喘息空间，确实很锻炼人，但面完也是真的身心俱疲。（附面经）---------------------------------------------------------------------------...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...