1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...

是简历有问题吗

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

背景由于所在的外企撤出中国，我再次开始了面试之旅。这次我没有选择大厂和小公司，而是主要聚焦在外企和中厂。经过一段时间的面试，我发现 2026 年的前端面试已经发生了显著的变化，特别是 AI 相关的内容占比大幅提升。面试内容分布根据我的面试经历，2026 年前端面试的内容分布大致如下（本人接近十年工作经验，仅供参考）：coding 20% （LeetCode 算法题和手写代码各一半吧）八股文：20%（主要是 React Fiber 等核心原理）项目经历：30%系统设计：10%（如设计一个支付页面）AI相关问题：20%（这是 2026 年的新重点）可以看到，相比几年前，AI 相关的内容已经成为面试...