23春招突击算法

1. 自我介绍（面试官要求：着重项目 + 技术积累）核心考察：技术栈广度、项目落地经历、学习连贯性，需突出与前端岗位匹配的核心能力（如跨端、工程化、前后端兼修）。2. 项目深挖（高频追问，核心考察实战能力）重点追问项目小程序课表督导系统：核心难点聚焦页面转 PDF 的宽高适配，追问 PDF 生成具体问题、解决方案、使用的技术库；延伸追问性能优化实操（防抖节流、懒加载、图片优化、分包）。React 转 RN 跨端重构（AI 股市分析项目） ：核心追问跨端重难点与解决方案，包括两端适配、样式兼容、技术栈重构细节；延伸追问是否独立负责工程化 / 打包 / 部署。工程化追问具体在哪个项目做了打包 / ...

二本的结局就是铁人三项嘛

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...