咱不说“我能背锅，出了事可以挨骂，ai可以吗”或者反问面试官“那么你比ai优势在哪，你不也是个打工人吗”这种俏皮话？真遇见这问题，咋个回答~面试官是一个看着很资深的技术总监。他喝了口水，突然抛出了一个非常尖锐的问题：“你平时用 AI 写代码吗？现在 AI 敲代码的速度比你快 100 倍，错误率还比你低。在这种背景下，你觉得程序员的核心价值到底在哪？未来的出路又在哪？”这个问题其实我私下里思考过无数次。当 ChatGPT 刚出来能手写红黑树的时候，我也曾后背发凉，甚至怀疑过自己是不是马上要失业了。面对面试官犀利的眼神，我深吸了一口气，给出了我的回答。认清现实：编码的边际价值正在归零我回答面试官的...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

准备大二暑假找实习，怎么找啊，现在四月初，我要到六月底才能放假去实习，现在开始投吗？这个简历需要怎么改。技术那里的并发编程我还没学，先写上了，现在在补

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...