ps：个人建议先有一定的职业知识基础在去面试哈，有一定基础后，小厂可以去练手，大概面4-5家小厂再去挑战大厂，层层递进，才比较有把握！我是三月开始面试的，三月面比较多，大概约面40+厂，拿的3家小厂和一家中大厂（用友）的offer，我接下来会分享我如何准备和如何去约面来将，内容比较多.首先，自我介绍根本不是念简历，是 30 秒给面试官递一张「匹配度名片」！先分析一下，其实你的简历其实很早就在hr手中了。会有这么两种情况，一是hr很早就看过了你的简历了，这时候你的自我介绍其实是向他展示你的其他方面的优点；二是他根本没看过（hhh我就遇到过），趁我自我介绍的时候，看我的简历（感觉第二种占大多情况）...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...