不要笼统地写“AI技能”，而是需要根据申请的职位，将技能细分为具体的工具、框架或应用场景。对于非技术岗不要写会用ChatGPT，而是应该写熟练使用生成式AI工具进行市场调研、文案初稿撰写及多语言翻译；能够编写复杂提示词以优化输出质量。对于技术/分析岗不要写懂机器学习。建议写掌握Python数据分析库，熟悉Scikit-learn进行基础建模，有使用Hugging Face Transformers库微调开源大模型的经验。

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...

前端时间身体很差，睡得晚，起的早，真的是内耗，索性放开，坦然一点。早睡早起，给自己设定了七小时睡眠。每周三次运动，跑步打球。阅读，坚持睡前不碰手机，10点半就上床，看半个小时左右的纸质书籍。没有面试的日子，我在好好养自己。

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.项目拷打1- 分库分表怎么设计的？分表键是什么？2- 项目里用布隆过滤器了吗3- 自制RPC框架的服务注册和发现怎么实现的3.八股Java基础1- ==和equals的区别？2- String常量池放在哪？3- 泛型的类型擦除是什么？4- 什么是反射？5- Stream流有什么特点？6- volatile底层原理？7- volatile能保证原子性吗？为什么不能？JVM1- new一个对象的完整过程？2- 双亲委派模型了解吗？Redis1- 缓存穿透、击穿、雪崩怎么解决？2- 如何保证Redis和数据库的一致性？Spring1- Spring怎么解决循环依赖？多线程1- 线程有哪些状态？2- sleep和wait的区别？3- 怎么避免死锁？计算机网络1- 浏览器输入URL到页面展示的完整链路？4.算法1- 最近代码写得多吗？打开你的项目代码看看，挑一个复杂接口讲一下2- 手撕：反转链表➕字符串解码