一面简历拷打1. GSPO相对于GRPO最大的区别是什么？2. LoRA在初始化的时候，有什么特殊设定？3. LoRA实际训练时，base模型的参数是固定不变的吗？4. LoRA中A和B都设置成0可以吗？5. LoRA中A和B都设置成0时，求梯度的时候一直都是0吗？手撕6.给定一个数组，求其中逆序对的个数。7.给定一个包含正数和负数的数组，求其中连续子数组的最大乘积。二面简历拷打1.为什么需要多智能体？单智能体不能做吗2.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么？3.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能？4.如何理解Long-term Memory的实现方式...

刚刷到字节跳动官方发的消息，确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候，字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数，别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念？这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是，这次的资源分配非常精准：研发岗给了4800多个Offer，占比直接超过六成。说白了，字节今年还是要死磕技术，尤其是产品和AI领域，这对于咱们写代码的同学来说，绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了：整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了，不划水、正常干，每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届（2026年9月到2027年8月毕业）的同学来说，这不仅是实习，这简直就是通往大厂的快捷通道。不过，我也得泼盆冷水。坑位多，不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操，尤其是今年重点倾斜AI方向，如果你简历里有和AI相关的项目，优势还是有的。而且，转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的，进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结： 27届的兄弟们，别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才，现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥，不如现在进去先占个工位，把转正名额攥在手里。

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1.介绍团队是干什么的2.问笔试题目，没做出来的都问了一遍。3.问prompt:(1)看我a了37.5%，问我知不知道如何改进？(2)prompt工程一般怎么写？(3)你说到可以给输入输出案例，落到底层原理上大模型是怎么做的？(4)你说到可以给定“按json输出”，如果我拿到的结果不理想(非json)，你觉得如何改善(5)你说可以使用** content **来加强引用，具体到底层大模型如何识别的？4.如果一个用户反馈大模型给的不准，你如何排查？5.了没了解过deepseek的深度学习，它的具体详细的思考过程是怎么样的？6.看到我写了RAG(1)RAG是什么时候出现的？(2)了没了解过抖音、谷...