字节二次捞

OpenClaw火了很久了。从最初的”养虾”热，到现在的企业办公标配，很多人都在用。但用得好不好，差别很大。我见过用OpenClaw把工作效率提升3倍的，也见过装了之后基本没打开过的。问题不在工具，在用法。最近看到一份某大厂的OpenClaw内部培训文档《2026OpenClaw完全使用手册》，涵盖玩法攻略、部署方式、本地部署指南、安全实践，还有多平台接入（企业微信、微信、QQ、飞书、钉钉、Telegram、WhatsApp等）。内容很全，但我更想聊聊：OpenClaw到底能帮你解决什么问题？很多人用OpenClaw的方式是：打开聊天框，问问题，等答案。这和用ChatGPT没什么区别，只是换了...

二面被拷打昏头了，感觉多半寄了。现在看到反射、元数据、hlod就头昏😅😅😅

一面简历拷打1. GSPO相对于GRPO最大的区别是什么？2. LoRA在初始化的时候，有什么特殊设定？3. LoRA实际训练时，base模型的参数是固定不变的吗？4. LoRA中A和B都设置成0可以吗？5. LoRA中A和B都设置成0时，求梯度的时候一直都是0吗？手撕6.给定一个数组，求其中逆序对的个数。7.给定一个包含正数和负数的数组，求其中连续子数组的最大乘积。二面简历拷打1.为什么需要多智能体？单智能体不能做吗2.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么？3.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能？4.如何理解Long-term Memory的实现方式...

如果你的目标是进大厂，那没什么好说的，刷吧。字节、阿里、腾讯，面试流程摆在那里，不考你leetcode考什么？以前写代码，很多时间花在"怎么实现"上。现在AI帮你把这部分省掉了大半。一个普通的增删改查、一个排序、一个字符串处理，直接问AI，秒出。很多人刷leetcode练的，其实就是这种"手写实现"的肌肉记忆。这部分能力，说实话，正在贬值。但是AI给你写了一段代码，你得知道它对不对，有没有边界问题，复杂度合不合理，在你的业务场景下会不会出事。这个判断力，不是靠用AI用出来的，是靠真正理解算法和数据结构建立起来的。