美团ai面试

真的要被春招面试搞疯了，每次都能顺利通过一面，结果到二面就翻车，来来回回挂了好几次，真的是越面越没信心了。一面大多是问基础题、简历上的项目，这些我都提前准备过，基本上都能对答如流，每次面完都觉得稳了，结果等来了二面，直接被问懵。二面要么是深挖项目细节，问我“这个项目里你遇到的最大问题是什么？具体怎么解决的？”，要么是问业务场景题，结合项目给我提一些具体业务上的问题，我每次都答得磕磕绊绊，思路不清晰。真的太磨心态了，每次都差一步，不是简历挂、不是一面折戟，偏偏卡在二面，越面越焦虑，甚至开始怀疑自己是不是真的不行。

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...