海康威视（一面）

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...

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

这场滴滴C++一面整体问得很杂，但又不是那种完全脱离项目的八股拷打，更多是基础题穿插项目追问。前面会先看你的计算机基础和C++功底，后面再结合项目去问设计、优化、排查和取舍。整体感受就是：范围广，节奏快，很多题都能继续深挖。我自己的感受是，面试官比较看重你是不是真的理解，而不是只背过答案。像进程线程、Reactor、epoll、HTTPS、MySQL索引、内存池这些题，如果只能说定义，很容易就被问住。另外项目一定要熟，不然后面问到性能优化、技术选型、线上问题排查时，会比较难接。这场面试大概问了这些题：进程与线程的区别是什么？C++11 协程的用户态线程是怎么实现的？什么是 Reactor 模型...