求拷打

一面技术面过了好几天记不太清了。记得问了几个八股，其中原子锁答得不太好还让我回去查一下。无手撕。面试官老哥挺好的，就是看起来很命苦啊。二面HR面明显这个HR说话就听有流程的，刚开始说咱们今天的面试有三个部分，第一部分自我介绍，然后问一些问题，之后反问（差不多这样，我也记不清了）。问了好几个问题，记不太清了，有在项目分工中你承担什么职责，怎么和组员沟通之类的，还问你认为你和其他技术人员相比有什么技术上的优点吗？说出三个。只记得这些了，当时网络非常不稳定，他一直说没关系。但是最后应该挂了，我猜网络可能有关系，当然也应该是我答得不好（笑cry）。总之最后无通知挂了。

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

一面过去一天了，还没有结果，面试的时候问面试官说一两个小时就有结果，但是现在还没有结果，也没有面评，这个是怎么回事啊

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...