OPPO内推

最近看了一些面试反馈，有一个很典型的现象：👉 有些人一面的问题，基本都答上来了，但最后还是挂了而且这类人通常会有一个困惑：👉 “我明明都会，为什么还是不过？”说一个比较直接的结论：很多时候问题不在“会不会”，而在于：👉 你掌握的是“结论”，还是“理解过程”面试官在一面，其实主要在判断一件事：👉 你的基础，是“能用”，还是“能解释”举一个很经典的问题：👉 从输入 URL 到页面展示，发生了什么？这个问题几乎所有人都准备过。常见回答是：DNS 解析TCP 建立连接发送 HTTP 请求浏览器解析渲染这些都没问题。但问题在于：👉 这些是“步骤”，不是“理解”如果继续往下问：DNS 为什么要...

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

兄弟姐妹们帮帮看下还有什么可以优化的地方

#牛客AI配图神器#淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 5：Function Calling 的底层到底发生了什么？Agent "调用工具"这个说法准确吗？参考答案不准确。LLM 从来没有"调用"过任何工具。整个过程是这样的：LLM 的输出本质上永远是"生成下一个 token"。当我们说"Function Calling"时，实际发生的是——模型在训练阶段被大量的工具调用样本微调过，学会了在需要外部信息时，不生成自然语言回答，而是生成一段符合特定格式的结构化文本（通常...