在一堆一般的offer里选个好一点的吧

分享点真干货，希望对大家有所帮助！   面试加分项：能把一个概念"故事化、简洁地"讲出来，才算真懂；能背出定义只是表面记忆。  1. 大模型基础概念    概念 一句话理解 产品/面试角度     AGI 通用人工智能 像人一样无需专门训练就能跨场景完成复杂智力任务 当前大模型本质是"下一个词的统计预测"，离 AGI 仍有本质差距   LLM 大语言模型 基于 Transformer、海量文本训练的自回归模型 两阶段：预训练定能力上限，后训练定能否稳定服务用户   Foundation Model 基础模型 完成通用预训练、可作各类应用底座的模型 关键判...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

26界学院本，虽然学历很烂，但我也只是想找个普通的测试工作，四月末正式开始投递简历，网申和boss都有，一边投，一边修改自己的简历改过很多版，但一直杳无音讯，所以想问下大家简历是不是也有问题，或者应该再学些什么技能。还有想请教下面试技巧，其实我一直在害怕面试😣，心里一直忐忑矛盾，一边希望快点接到面试邀请找到工作，又害怕现在就接到没能做好准备

上周我小组有个候选人机考刚出分我就让他复盘了一下背景：总分365.834/400，排名前22%。第一题全过，后两题部分通过。我整理了三题的考点与思路，供参考。一星题1：循环内存存取计算（82.5分）考点：环形缓冲区、内存对齐、区间重叠判断思路：将写指针对齐到align的整数倍（注意可能绕回0）计算写入后的结束位置判断是否会覆盖未读数据区间（read_index ~ write_index）若能放下则返回新写指针，否则返回-1注意点：对齐后若等于capacity，需绕回0write_index == read_index 时缓冲区为空，可写入绕回写入时，需检查两段是否与未读区间重叠一星题2：美观...