1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

前两天刷公众号，看到了一个帖子，写如何入门AI工程师/Agent工程师，大概就是学习路径然后卖课这种，本来还想着学一学这碎片化的知识来着，结果点开一看，还是两年前的老一套：LangChain、LangGraph、React……也不是说这些没用吧，但是2026年了，随着OpenClaw、Claude Code这些有意思的小玩意的爆火，Agent开发的学习路径跟以前不太一样了。前面说的这些产品代表了Agent的最高水平，但它们内部的实现几乎看不到传统意义上的编排痕迹尤其是最近从产品经理的视角看很多新的工具或者产品，发现用过去的思维不太合适了0、过去的入门方式2024年的时候，可以说是大模型算法工程...