海康实习 算法面试

很多同学技术面、业务面都稳了，却栽在HR面。其实HR面不考专业深度，只筛人岗匹配、稳定性、价值观、薪资预期四大核心，来来回回就这几类问题。  一、必聊4大类问题（高频原题） 1. 自我介绍与基本情况 请做1分钟自我介绍 简单说说你的优缺点 平时有什么兴趣爱好HR目的：看表达逻辑、自我认知、性格是否合群  2. 求职动机与稳定性（最关键） 为什么离职/换工作？ 为什么选我们公司/这个岗位？ 未来35年职业规划？ 能接受加班/出差/通勤吗？HR目的：判断你会不会干不久就走，是否真心想来  3. 软素质与行为题 讲一段最有成就感的经历 遇到冲突/压力怎么处理？ 怎么看待团队合作？ 举一个你解决问题的...

这还是🐮的，哈哈哈哈。多读书!

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...