以下是我作为面试官视角，会想提问同学的，可能涉及到的岗位：内容运营/增长运营/新媒体运营/热点运营/活动运营，准确来说是C端运营有可能会问到的热点运营可能会问👇Q1：说一个你最近了解的热点，为什么热？A：一个SBTI的人格测试活动，建议从产品机制——用户心理——传播机制上作答Q2：现在全网都在刷SBTI，你会如何判断它对我们品牌/产品是“值得跟进”的热点？Q3: 如果SBTI热度已经很高，你会选择“跟进同款测试"还是“做反差/解构式内容"？为什么？内容/新媒体/社区/活动运营可能会问👇Q1：如果让你为我们的产品策划一个类SBTI的趣味测试活动，目标是「拉新+促活」，你会...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...