回想我本科刚毕业的时候，在家待业了快3个月，一度陷入自我怀疑。那时候，看着各大招聘平台上同届的同学陆续晒出offer，我心里满是焦虑和羡慕，直到后来顺利上岸，复盘这段求职经历才发现——我并非能力差到没人要，也不是专业完全不对口，而是我自己，把找工作的路，堵死了。 那时候，身边很多本科同学和我一样，成绩不算差，专业课也认真学了，甚至也准备了简历，但就是迟迟不敢投递，更不敢主动找HR沟通。我们总在纠结、内耗，而这一切的根源，从来不是“本科学历”，而是性格里的怯懦和不自信。 曾经我总觉得，找不到工作是因为本科出身没优势，是因为行业卷，直到我一次次打开招聘软件，看着合适的岗位，却连投递按钮都不敢点；直...

测开圣人 韩哥桃李满天下

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

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...