第一次见双机位，整体更像综合面和价值观沟通这场华为二面是主管面，也是综合面，最开始就先说明了这是最后一次技术相关的实际面试，时间不长，大概半小时左右。上来给我的第一感受不是“拷打技术细节”，而是更像一次比较正式的综合交流，甚至还有点管理面、主管面那种风格。比较好笑的是，这是我第一次遇到双机位的面试，仪式感直接拉满。开场还是先做自我介绍，不过这次面试官的关注点和前几轮不太一样。他没有一上来深挖具体算子怎么写，而是先听我完整讲了一遍自己的学习背景、实习经历和正在做的事情，尤其强调希望招进来的人后续能做一些“技术创新类”的工作，所以更想知道我到底做过哪些跟技术创新、性能优化、工程落地相关的内容。我这...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

兄弟们，春招过去了？为啥boss上没人回我啊！！！我这项目问题很大？

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...