1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

嵌入式到底要不要刷算法题，我面了 20 多家之后的结论是：大厂要刷，而且不能完全不刷。小公司不用在算法题上投入太多时间，性价比很低。一开始我对这个问题也很纠结。因为嵌入式岗位的核心明明是硬件基础、单片机、RTOS、通信协议、项目经验，为什么面试里还会出现链表、二叉树、动态规划？后来面得多了，我慢慢发现：算法题在嵌入式面试里，不是为了考你会不会“做 LeetCode”，而是面试官用来快速判断你的基础能力和筛选效率。真正的问题从来不是“嵌入式岗该不该刷算法”，而是：你投的公司层级不同，算法题的重要性完全不一样。一、算法题在嵌入式面试里的真实定位面试官用算法题，通常在判断三件事：你是否具备基本的数据...