前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...

感觉没了 感觉没了Hr说要去应届实习一个月感觉前面回答她的问题回的太差了

准备大二暑假找实习，怎么找啊，现在四月初，我要到六月底才能放假去实习，现在开始投吗？这个简历需要怎么改。技术那里的并发编程我还没学，先写上了，现在在补

文远的笔试是26号早八到晚九之间随便选俩小时笔试就行,用的是牛客oj.不让泄题,那就透露一下做法... 俩小时笔试,笔者做完还剩半个小时,可还行...T1首先有一个很容易想到的O(n^3)区间dp做法,交了过60%. 然后发现这个区间覆盖问题可以转化为图论找最短路,写了一个O(n^2logn)的做法,交了过80%. 然后不会了,尝试玄学优化,限制加边的数量,在WA和TLE之间徘徊几发之后过了. 后续问AI都说是斜率优化,吓哭了(笔者不会斜率优化).T2很简单的贪心题,没想到签到居然在T2.T3LCA板子题.经典结论: 设树上uv路径上所有点的权值和为 f(u,v) ,那么 f(u,v)=f(u...