光大银行武汉分行面试

自我介绍如何解决大模型幻觉？问题2中说到了模型的微调，面试官问对模型微调那些算法了解吗？项目的skills是怎么实现的？你是怎么写skills的？Spring AI框架的skills调用更像Claude Code还是其他Harness agent？你说看过Claude源码，Claude Code学习经验总结？Claude Code是给模型用grep检索，没有用RAG检索，这俩有什么区别？为什么没用rag？讲讲RAG的混合召回url解析过程tcp三次握手、四次挥手mysql的数据结构，讲讲B+树Spring的控制反转、AOP你平时用什么做ai coding？

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。

bg2本 大一大二太摆了，一直玩游戏去了。目前每天学8小时，只准备了一个微服务项目，比特的在线判题系统，简历也没写，八股才背了一点和项目相关的，算法hot100也才刷20+晚上躺在床上看牛友们的简历，参考到我的进度越来越焦虑和没动力。目前不知道是速成黑马点评(直接下载源码本地运行+背相关八股)，背八股+刷算法全力冲中小厂java后端开发日常实习(如果能进中厂已经是祖坟冒烟了)，赶在秋招前拿到一段实习经历还是好好再准备一个项目，背八股和hot100刷完直接冲秋招。前辈们能给点建议吗?(比如什么项目可以，点评，或者其他什么项目)

一、什么是"工贼"在牛客或者各种打工人聚集的论坛上，"工贼"是一个有点黑色幽默的词。它最早是从工人运动里来的——指那些在罢工期间还继续上工、破坏集体行动的人。被搬到互联网行业之后，它变成了另一种含义：那些主动加班的人，那些不到点不下班的人，那些周末还在写技术博客的人，那些 mentor 没安排活也要主动找活的人，那些在公司里争取更多权限和责任的人，那些下班回家还在跑 demo 的人。简单说，工贼就是那些"明明可以摸鱼但偏偏要卷"的人。在很多人的叙事里，工贼破坏的是行业的"打工人共识"——大家本来可以一起准点下班、一...