揭秘！远算er的职场奇遇记

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...

😭😭😭投了好多，都石沉大海了，是不是简历太菜导致的？咋办啊，想找个嵌入式岗位这么难吗😭

春招约不到面试，太难受了

自我介绍实习除了 Coze，了解过其他 Agent 相关框架吗？比如 LangChain、LangGraph三个系统都涉及 DAG，区别是什么Coze 的执行引擎能否支撑你的系统A 系统 利用编排实现解耦，还有没有其他提升空间2k QPS 下，MySQL 可以抗住，为什么加二级缓存相比加缓存之前，性能提升了多少B 平台 针对下游模型的 TPM、QPM 限制，如何限流处理在采用令牌桶的基础上，任务具有不同的优先级，如何处理；再增加一个租户维度（多业务），如何处理视频生成后的链路关注过吗？最终的视频是否满足预期八股为什么选择 Redis 做缓存，还有什么应用场景Redis 实现分布式锁的原理是什么...