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...

求内推

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

据说三面面试官是团队负责人，平时非常忙，这场面试前前后后约了好几次才终于定下来。 面试时间正好卡在饭点。面试官进来时状态还很饱满，先随口问了我一句：“吃饭了吗？”简单寒暄后，他很快切入正题： “我先给你三道题，你先做。我把晚饭吃了，等会儿还有个会。中间有问题随时开麦问我。” （我虽然听说了字节很忙，但是这是第一次切实体会到“居然忙成这样”…） 说完，他简单交代了题目和要求。 我只回了一句： “……好的，老师。” 三道题分别是：SQL手撕、基础算法、场景题。 SQL已经忘记具体题目； 算法是：链表隔K个元素反转 幸运的是，我整理过一些常见场景题，而那道“4G物理内存给100G文件的排序方法”我刚...