制造业强度也这么大

来了来了！我的校招经验都在这了：简历一定要有针对性 — 别一份简历投所有岗位，至少准备2-3个版本。我之前写过一篇手把手教你写简历的，感兴趣可以翻我主页实习经历是最大的加分项 — 能实习就实习，大厂实习经历在秋招就是硬通货别海投不准备 — 投一家就认真研究一家，笔试题、面经都看一遍面试前一定要模拟 — 找同学互面，或者对着镜子说。第一次面试我紧张到语无伦次，后来练多了就好了offer选择别只看钱 — 成长空间、团队氛围、业务方向都要考虑保持心态 — 被拒是常态，别因为一两次面试挂了就怀疑自己。我秋招也被拒了好几家，最后不还是上岸了

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...

1. 时间碎片化管理早上：刷招聘APP，投简历​午休：看面经，准备1个面试问题晚上：模拟面试+复盘当天投递情况2. 隐藏好自己的“骑驴找马”面试时别说“想换工作”，说“想寻求更大的成长平台”​尽量约晚上/周末面试，实在要请假就说“家里有事”，别透露找工作的事​朋友圈屏蔽同事和领导，避免被发现。3. 优先选“不影响实习”的机会​先投线上面试的公司，减少请假次数；​重点看能快速出结果的岗位，避免拖太久影响心态最重要的是，一定要拿到offer后再提离职，给自己留好退路。

项目： rag的流程为什么要选用这个向量化模型为什么要先向量检索再关键词检索如何做的权限控制 让每个人各访问各的文件如何实现流式打印kafka主要是用来做什么kafka和rabbitmq选型问题为什么不用rocketmq怎么用的redis聊天记录是哪个维度llm和agent什么区别如何设计一个agent竞赛平台八股：redis如何实现分布式锁set命令中的value如何取的如何知道分布式锁过期时间redission实现分布式锁如何解决大key问题拆分大key具体怎么做的聚集索引和非聚集索引非聚集索引叶子结点存储的是地址还是值为什么是值不是地址建立联合索引abc情况下 叶子节点都有什么在（abc）查询条件下查询（abcd）流程查询条件 a= and b＞有没有走索引查询条件 a= and b＞and c=有没有走索引如何解决深分页问题(有id无id) sql怎么写平时都是怎么学习的会关注ai技术栈吗（面试官一深挖，我就和他就尬笑）