9.28拼多多笔试

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...

国内这个AI风气太夸张了吧，大家公司内部全部都用AI吗？实习生也能畅用吗？

玩太爽了四月才开始投暑期，拿到的第一个offer就是阿里的，运气还是挺好的，一路速通没有被横向以及刷KPI心仪的业务，心仪的base，被一面挂了十几次应得的后续有空把面经整理一下timeline：4.15投递-4.18笔试-4.22一面-4.27二面-5.7hr面-5.8oc

终于他妈的拿到个正常offer了，很难想象三周之前差点被一家破公司干到玉玉症和躯体化；无限制的算法优化如同核爆一般在新宿的面试大厅亮起冲天的光芒，难题的轮盘在优雅的代码中灰飞烟灭。废墟之中，全力护住自己代码思路的面试官老李无力地靠在残破的工位上支撑身体，他的左手——那道精心准备的并发陷阱——和大腿——那个堆排序的手写要求——都被这一击吞噬殆尽。同样被逼到极限的求职者小陈出现在老李面前。老李立刻强迫自己不再倚靠椅背，堂堂正正地站在小陈面前。然而，在编程思维同源的影响下，小陈所承受的刁难被大大削弱——在灵光乍现的调试下，小陈的思路再次恢复。对求职者小陈来说，决定性的一击——远距离的“全栈茈”——只...