1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

一个做后端的朋友，实习第三个月第一次独立上线了一个功能。那天晚上他盯着监控面板看了一个小时，就看着请求进来、数据出去，什么问题都没有。他说那一刻突然觉得之前被mentor骂的、被需求改来改去的，好像都值了。还有个做产品的，实习快结束时参加了一次用户调研。一个真实用户说"你们这个功能我每天都在用，特别顺手"。她说那是她做了几个月需求文档、改了无数版原型之后，第一次感觉自己做的东西被人需要了。最戳我的是一个测试实习生说的。他说有一天发现自己提的一个bug，被开发改完上线了，影响了几十万用户。"那一刻我才明白，测试不是打杂的，是真的在保护用户。"实习最开始觉得...