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...

😭😭被拷打麻了，手撕还不是hot100

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

这是群里小伙伴投稿的社招1. 自我介绍2. 用过 AI Coding 吗，用的什么模型，实际解决了哪些问题用过，主要用过 Claude、GPT 系列、DeepSeek-Coder 和 Qwen-Coder 这类模型。日常不是简单让它“帮我写代码”，而是把它放到比较明确的工程任务里，比如老接口迁移、单测补齐、复杂 SQL 改写、调用链梳理、异常日志归因、文档生成和代码评审辅助。AI Coding 真正好用的前提是上下文给得准。大仓库里如果只贴一个报错，让模型猜，效果会很差；如果能提供相关类、接口定义、调用栈、表结构、异常日志和预期行为，它对局部改动的效率提升很明显。但我不会让它直接改高风险链路，...