结论：要刷，但不是死记硬背地刷；是为了练内功、过面试、驾驭AI，不是为了背题。一、先说现实：大厂面试，还是要考 校招/应届生：必须刷。字节、腾讯、阿里、微软、亚马逊，算法题依然是筛选门槛，不刷基本拿不到offer。 社招13年：高频考。中等难度为主，考思路、复杂度、边界处理，不是纯背诵。 社招5年+：看团队。偏架构/业务的少考纯算法，但基础题、复杂度分析依然常见。 AI/算法岗：必刷。LeetCode是基础门槛，和AI算法本身无关，但大厂筛选就认这个。  二、AI能写代码，为什么还要刷？1. AI写的是代码，你要懂的是“对错与好坏”AI能秒出解，但你得看得懂： 时间/空间复杂度对不对 有没有边...

看着像是已经挂了，但是又给我发笔试链接了（上周我自己申请的），还有必要做吗，刚好和b站的笔试冲突了

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...