如图，最近刷xhs竟然刷到了某团给大量校招生背C...看完了之后有点震惊，如果是几个校招生那可能是个别组的问题，但是大批量校招都出现过这种情况可以理解为公司效益的问题了。也难怪，去年外卖大战的确给美团带来不少亏损，今年财报也是一塌糊涂。回想当年我们刚入行的时候，像去哪儿这种公司还会把校招组织起来培训，生怕你写不出代码，但是放在现在，像字节、得物、小红书等，都是要求你来了之后马上上手，只能说今时不同往日，互联网现在都在卷增量了。从笔试到面试，到谈薪、入职、试用期、绩效，跟对老板，少做垃圾活，每一步都很重要，但是按照现在的环境来看，每一步都走对不太容易。

意向岗位是软件测试，投了快一年没几个理我的

感谢鹅，更新一下 timeline 吧，一路感觉运气大于实力2.26 官网更新了一下简历，过了一会就约面了，被提前批捞的2.27 一面，一小时不到，唯一的八股就是问实习的时候延伸的：session 和 cookie 的区别，一道手撕一道 sql 设计，面完马上打开官网看状态已经显示复试了3.3 二面，也没有八股，全程问实习，一道手撕， 45 分钟左右，两天后面试链接才消失3.10 三面，只问了八股和对 ai 的看法3.10 三面完两小时 hr 面试，oc面试下来感觉运气真的很重要，可能是因为一面表现的挺好，面试官说不错，从而二三面挺拉跨的，以为挂了但是都过了。已经准备把其他所有的面试和笔试拒了

1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...