招聘OD啦

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...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

春招 boss 每天投满 150，3 月份一共 3 家约面， 一家实习 oc 眼高手低了没去，结果到了 4 月份一家面试也没有了😭😭，简历有问题吗？要不要出去大城市找工作啊😭😭

项目：为什么做大文件分片和上传流程，合并文件是怎么合并的，怎么知道哪个分片属于哪个文件；SSO单点登录是怎么做的。八股：HashMap的底层实现原理put（k，val）的流程和hashmap类似的线程安全的集合AQS和reentrantLocksynchronized锁升级流程mysql优化有哪几个方面？分库分表水平和垂直是什么意思？mysql事务隔离级别和对应能解决的问题redis的持久化机制redis的内存淘汰策略JVM内存结构常见的垃圾回收算法整体还行，三天后约的二面