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这个问题，绝对是这两年新出现的，不知道大家什么时候开始做NLP的，我是22年的时候开始接触，那时候的NLP下面还有很多很多细分领域，就包括NER、RE这类知识抽取类工作，BERT几乎是我们绕不开的一个模型，如果说绕开了，用的也是类似RoBERTa这类改进模型。所以看到题目里的这个问题，很多人的第一反应是：还不是因为22年GPT一炮走红了，所以大家都跟着做。这个回答不能说错，但面试官通常不会继续追问，因为这说明你没有真正思考过这个问题。要把这个问题回答好，需要从历史演进和技术逻辑两个层面逐步拆解。（回答建议在文末）一、历史背景：2018年的分叉点先回到2018年。这一年NLP领域出现了两件标志性...

这种要去吗？

滴滴约面了😱😱😱，没想到滴滴是第一个约面的

1. 简单介绍一下你做过的最有挑战性的项目我做过的最有挑战性的项目是[项目名称]，这是一个[项目类型，如：跨平台的桌面客户端应用]。项目背景：需要实现[核心功能]，支持[用户规模/性能要求]，面临的主要挑战是[具体挑战，如：高并发、低延迟、内存优化等]。我的职责：负责[具体模块]的设计和开发，包括[技术点1]、[技术点2]、[技术点3]。技术难点：性能优化：通过[具体方案]将响应时间从[X]ms降低到[Y]ms内存管理：使用智能指针和对象池，解决了内存泄漏和碎片化问题多线程同步：设计了[同步机制]，避免死锁和竞态条件最终效果：项目成功上线，[具体指标，如：支持X万并发用户，崩溃率低于0.1%]...