北京中文在线二面

兄弟们，我先说个事。上周跟一个去年进字节的学长吃饭，他给我看了他们内部的一个文档——第七代AI面试官的评分细则。不是网上流传的那种“注意仪表”“保持微笑”的废话，是真的代码层面的考察逻辑。看完我后背发凉。你知道现在大厂技术岗的简历筛选和初面，已经变成什么样了吗？AI先筛简历，然后AI面试官直接跑你代码。HR只在你过了这两关之后才出现。也就是说，你投出去的简历，第一关是跟几千份简历一起被算法打分。匹配度不到80%的，直接进回收站。过了这一关，你会收到一个链接，点进去不是真人面试官，是一个AI系统。它会给你几道题，让你在线写代码，而且它会模拟Code Review——不只是看你跑不跑得通，而是看你...

这些题刷完能不能拿五千一个月

就不投

1. 自我介绍2. 多模态里的旋转位置编码是怎么落到二维视觉 token 上的二维视觉 token 不像纯文本那样天然是一维顺序，所以多模态里的 RoPE 通常不会直接照搬文本侧。常见做法是把二维位置拆成行和列两个轴，分别做旋转位置编码，再把两个方向的信息组合到同一个视觉 token 表示里。这样模型在注意力里不仅能感知“前后”，还能保留一部分“上下左右”的相对结构。真正难的不是公式本身，而是视觉 token 经过压缩、重采样、patch merge 之后，原始空间坐标已经不再一一对应。这个时候二维 RoPE 的设计就要和视觉编码器、projector 以及后续 token 压缩方式一起看，否...