前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...

2年了

自我介绍实习B 平台 介绍一下从工程或技术角度来看，内容生成类和智能体（Chatbot，基于纯文本的大模型）有什么区别即梦和 Sora2 在接入和使用上有什么区别Sora2 的生成效果有问题吗接 Sora2 的时候有没有遇到什么问题C 系统 介绍一下介绍策略引擎的整体思路，以及你做了哪些改造关于用户是否访问过小红书上的广告，是如何收集数据的从工程角度来看，如何监控特征质量（覆盖率：KV 存储数据 / 广告点击流数据）算法合并 K 个有序链表 && 时间复杂度