个人情况：目标院校强相关专业，一年的工作经验，考研gap一年。其实加了多多已经有一年了，当时临近机考前决定All in考研，初试出分就知道和梦校无缘，当时庆幸还好有OD作为退路。迅速调整完心态复习了两周就约了机考。机考：第一题是生成哈夫曼树，70；第二题池化资源共享，AC；第三题是一道双指针，暴力破解了，80。总分300＋，复盘下来，机考用暴力破解还是性价比很高的，能看到用例通过率，拿到分就行综测：做综测的时候也是正常做的，按着自己的想法选，但是多多一查完分就告诉我忧虑分偏高，到时需要额外澄清。但是我觉得是小问题，这段时间其实心里一直压着事，自己也不觉得，现在回看，和面试不通过的结果就像是冥冥...

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

这个职位怎么才刚发几个小时，然后就下了，连投简历的计划都没有嘛

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...