很多同学技术面、业务面都稳了，却栽在HR面。其实HR面不考专业深度，只筛人岗匹配、稳定性、价值观、薪资预期四大核心，来来回回就这几类问题。  一、必聊4大类问题（高频原题） 1. 自我介绍与基本情况 请做1分钟自我介绍 简单说说你的优缺点 平时有什么兴趣爱好HR目的：看表达逻辑、自我认知、性格是否合群  2. 求职动机与稳定性（最关键） 为什么离职/换工作？ 为什么选我们公司/这个岗位？ 未来35年职业规划？ 能接受加班/出差/通勤吗？HR目的：判断你会不会干不久就走，是否真心想来  3. 软素质与行为题 讲一段最有成就感的经历 遇到冲突/压力怎么处理？ 怎么看待团队合作？ 举一个你解决问题的...

现在27届还没实习的我是不是废了

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...