小米二面

发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

佬们求助，28小登已经boss上沟通了300了，牛客投了很多也是简历秒挂，想问下大佬们是哪出了问题呀，海投的中小厂，现在还是0面

挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...