1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...

简历如下 大家觉得有机会冲一下暑期offer吗，目前还没有面试经验，项目做的很水，还没开始背八股😅

面经面试时间：1月份，日常实习，部门是国际化（还挺想去的，最后一面挂了（一）项目实践与工程化类实习中挑一个最有挑战的经历介绍性能优化的具体落地动作（资源加载、渲染、运行阶段）？如何量化优化效果？（简历有提到如何理解 CDN？哪些资源适合放 CDN、哪些不适合？是否了解 CDN 动态加速？（简历有提到CDN虚拟列表的实现逻辑、核心优势（简历有提到AI 提效（cursor rules）的具体实践？（简历有提到skills 与rules 的核心区别是什么？(当时没回答好大模型与 2020 年前传统模型的本质区别？催生大模型出现的核心原因？（没回答好，扯到transformer前端开发中常用的设计模式...