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...

大概六个平台，投了快小一千份了，一个约面没有。目前是在实习，转正答辩已过，但是工资只有5k，想找8k左右的，求大佬们拷打一下😩目前在贵州，想去深杭。

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。

2026年招聘最多的就是AI工程师，面试问的最多的也是“AI相关”； 91% 的公司用 AI 筛简历，85% 的简历都提到了 AI。但问题是：大部分人写的 AI 能力，机器看了没用，人看了也没用。 来看看你的简历在哪个段位👇： 青铜段位：列工具名（0分）  技能：熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney  这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历，30 份都这么写。工具名不是能力，使用场景才是。 白银段位：写了使用场景（60分）  使用 Claude API 进行代码 Review，辅助日常开发  比青铜好一点，至少知道用在哪了。但还是没有说...