做网申助手两个多月了，今天想写几个真实的例子。不是数据报告，就是几个让我们印象深的故事。 【例子一】一位26届测试开发的同学，春招投了50家。前20家手动填表，后来装了插件。她说：「最后拿offer的两家，都是后来批量投的时候投的。要是一直手动填，可能早就投倦了，这两家可能就没投。」【例子二】一位27届产品方向的同学，一个下午投了12家。「以前投12家要两天，因为每家填表都要重新来一遍，累了就搁着。现在下午统一开tab，插件填好，逐个检查开放题提交，顺畅多了。」【例子三】这条评论我们记得最清楚：「我有两家是填到一半嫌麻烦放弃了。用了你们的插件之后我发现自己能投完了。」这句话让我们意识到：工具改...

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

都怎么样了啊？兄弟们，我这在boss上沟通基本都不要我的简历就拒了

前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...