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...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

0offer0约面  

从我和身边朋友了解的情况来看，可以明确的是：纯背概念的“八股”时代已过去。​ 但“八股”以另一种形式存在，分为 “考古派”​ 和 “应用派”。“考古派”公司： 特征：传统金融、通信、硬件公司，及部分转型慢的互联网中厂。 问法：“TCP和UDP的区别是什么？”“说一下虚拟内存机制。” 基本是教科书原题。 底层逻辑：考察知识体系完整性和你的基础扎实程度，认为这是潜力的体现。对这些公司，快速过一遍经典“八股”仍必要。 “应用派”公司（主流）： 特征：一线互联网、AI原生公司、技术驱动的外企。 问法：“我们的产品在高并发下出现了XX问题，你觉得可能和TCP的哪些机制有关？”“为了优化我们KV存储的性能...