又是一个准备发offer的季节，我去年秋招上岸了智慧芽，是ai工程师岗位我学弟也投了智慧芽，还在走流程，他问我面试的事情，和他讨论了之后，索性也在牛客上写出来，也希望能给大家一个参考~流程：简历筛选、线上笔试测评、一面、二面、offer我去年9月底投的，可以分享下我面试的流程和感受吧，因为时间较久了，有些提问的细节已经记不清了。一面快面了半个小时，流程：自我介绍，实习介绍，情景模拟，ai在事实场景的应用面试官的技术还是很硬的，感觉技术这块智慧芽真的挺看重，大家对自己的项目情况一定要熟悉，用了什么技术栈这些一定要搞透了最后还一起讨论了场景运用中会出现的技术问题，面试官也是当场给我指出问题，非常感...

这几天有点焦虑  感觉一开始准备实习发现好多都不会 看小林八股发现自己数据结构没咋看 那一部分完全看不懂  见都没见过  算法也没刷过好像我大学学习  一直在看一堆中间件  和找一堆bug的路上  搞半天就会敲敲后端代码 用中间件都要捣鼓半天  ai找找使用方法面经也是有的面经还能看懂  有的面经见都没见过大一下刚开学就完弄苍穹外卖就怠惰了一年看着网上一堆27届都润了心里有点不是滋味  后悔当初不如再早一点逃课去找个小破厂实习  而不是在宿舍打游戏了附上:这几天回复我最多的一个  有点感动

突然就收到了库洛的oc，很快的谈薪，很快的逼签，好像自己的去向突然就决定了，确实是自己很喜欢的方向，但当突然做决定的时候还是患得患失的。无法评判，选择无关绝对的好坏，只是在不同赛道里，偏向了更贴合自己的那一个。滴滴美团固然是不错的选择，但二次元领域的适配感，是自己更看重的。毕竟谁也没法预判未来，与其顾虑三五年后可能在互联网面对枯燥业务、深夜加班时的遗憾，不如遵从当下的心意——至少这份对领域的喜欢，是此刻最确定的东西。这种患得患失大概就是成长里的选择题后遗症吧。毕竟没有哪条路能提前看到终点，本就没有标准答案。但反过来想，能在年轻的时候选择一份“提起就会眼睛发亮”的工作，已经比很多在迷茫中打转的人幸运多了。就算以后真的会有遗憾，至少此刻的热情是真的，为热爱拼一次的勇气，也绝不会是白费的。最后祝大家都能签到理想的工作，爽拿offer！

预训练语言模型概述 预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）通过大规模无监督学习捕捉语言的通用表征，为下游任务提供强大的基础。Encoder-only架构专注于双向上下文编码，典型代表包括BERT、RoBERTa和ALBERT。这类模型通过掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）等任务预训练，擅长理解任务而非生成任务。 BERT：双向编码的里程碑 核心架构 BERT基于Transformer的Encoder堆叠，采用双向注意力机制。其输入层融合词嵌入（Token Embeddings）、段嵌入（Segment Emb...