🙌面试感想：脑子一热hr打电话就约了 但是水平完全不够 面试官也是特别好 问的问题能感觉到完全没上难度 结束后也是秒挂了1.自我介绍2.（项目）聊天数据存储在什么位置？本地存吗？消息形式是纯文本还是支持图片、视频？如果要发图片，你准备怎么做？上传图片后消息体是什么样、如何传输？3.Kafka 为什么吞吐量大？4.Kafka 消费者可以有多个吗？多个不相关应用消费同一个 Topic 可以做到吗？怎么做？多个消费者共享消费数据、处理慢的场景能做到吗？5.协程和线程的区别？协程在操作系统层面是什么？为什么是用户态？6.Go 怎么管理协程？（GMP）协程死循环会卡死绑定的线程吗？7.MySQL 索引...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

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...