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...

笔试也不会做，面试答不上来，呜呜呜

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

什么叫套壳？就是调个OpenAI接口，套个对话框，起个名字叫XX智能助手。这种项目满大街都是，面试官一眼就看穿，甚至会直接问 你这个跟直接用ChatGPT有什么区别？你答不上来，就凉了。真正值得做的项目有个共同特点：解决了一个具体的真实问题。比如给自己的笔记库做一个RAG检索系统，比用Notion搜索准多了；比如做一个自动分析竞品评论的Agent，每天抓数据总结痛点；比如给代码库做一个本地部署的问答机器人，不用担心数据泄露。这些项目的共同逻辑是：有真实场景、有技术选型、有踩过的坑。面试官问起来你能说清楚为什么这么做、遇到了什么问题、怎么解决的。这才是项目的价值，不是功能有多炫。做一个跑通的真实...