一面：1h （当晚约二面）二面：1h 还是聊实习，然后挂了……一面 （当晚过）算法题：扁平数组化成树（Easy）场景题： 用户在弱网环境下想上传一个G的视频，如何设计这个上传器用js设计一个线程并发池，讲一下思路100个进程，5个并发数并发多线程的工作基础八股题：http3和quic了解不简述一下大模型调用数据库工具的全链路如何用react中的hook封装一个web socket的链接，并在多个页面间进行复用promise和async之间的区别Agent相关：MCP的好处，以及它未来是否还会存在？cursor内置ide从设计稿直接转化为代码，如果要让产品经理直接生成生产可用的代码。中间会遇到什...

春招约不到面试，太难受了

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

1、自我介绍2、项目介绍3、介绍 NLP 中数据增强方式NLP 中常见的数据增强方式主要有同义词替换、随机插入、随机删除、随机交换、回译、模板扩写、噪声注入、对抗样本增强和基于大模型的数据改写。同义词替换是把句子中的部分词替换成语义相近的词；随机插入和删除适合做轻量扰动；随机交换适合增强模型对局部顺序变化的鲁棒性；回译是把句子翻译成另一种语言再翻回来，能够保留大意但改变表述；模板扩写适合分类和信息抽取任务；噪声注入比如加入错别字、空格、标点变化，适合提升鲁棒性；对抗样本增强更偏训练阶段优化；现在更常见的是让大模型做改写、扩写、同义表达生成。数据增强不能只追求数量，更重要的是标签一致性和语义不偏...