结论：要刷，但不是死记硬背地刷；是为了练内功、过面试、驾驭AI，不是为了背题。一、先说现实：大厂面试，还是要考 校招/应届生：必须刷。字节、腾讯、阿里、微软、亚马逊，算法题依然是筛选门槛，不刷基本拿不到offer。 社招13年：高频考。中等难度为主，考思路、复杂度、边界处理，不是纯背诵。 社招5年+：看团队。偏架构/业务的少考纯算法，但基础题、复杂度分析依然常见。 AI/算法岗：必刷。LeetCode是基础门槛，和AI算法本身无关，但大厂筛选就认这个。  二、AI能写代码，为什么还要刷？1. AI写的是代码，你要懂的是“对错与好坏”AI能秒出解，但你得看得懂： 时间/空间复杂度对不对 有没有边...

拼多多测试一面，

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...