前言我在某互联网大厂做了2年技术面试官，平均每周面3-4个人，累计面试了300+位候选人。有一个现象让我印象深刻：很多候选人技术能力其实不错，但面试结束后我给出的评价是"不推荐"或"待定"。候选人可能永远不知道自己为什么被刷，因为HR只会说"综合考虑后……"。今天我把这些隐藏的扣分项全部公开，帮你避开那些"你不知道你不知道"的坑。原因1：自我介绍超过3分钟面试官的耐心比你想象的短得多。自我介绍超过3分钟，我已经开始走神了。我面过一个候选人，自我介绍讲了整整6分钟——从大学专业讲到研究生方向，再讲了3段实习经历的细节...

投了很多家公司，现在没有接到一场面试（美团AI面试除外），是不是我的简历太差了？

恐怖如斯

前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...