26届后端研发实习-特斯拉笔试经验贴

真实体验是有超好的导师制定成长计划，全程辅导，各种腾讯内部学习网站和资料，上下班班车接送，然后基本一月团建一次。工作压力中等，百分之70情况能6点多下班，其他情况一般在8点左右。早投递，早筛选，早拿offer.！！！敲重点 用我的内推码投递后一定要评论区留言mark一下，以后好找我查进度，我秋招就是随便填别人的内推码，后来查进度都不知道找谁。惨痛的经历。腾讯2027届可转正实习启动！无限复活甲，鹅厂不设限：1. 只要当前未在面试流程中，可随时切换岗位，投递无上限！2. 如3个工作日后意向部门未发起面试，全公司所有岗位/部门均可能向你发起面试，发起次数无上限！3. 同学可根据个人意愿拒绝面试，腾...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...