华为终于开了

前两天冲字节一面花不少时间，然后放松了一下有点掉状态，今天正好跟面试官互撕项目回一下蓝1. 自我介绍 优势2. 完整地介绍公司业务、个人工作3. 介绍公式编辑器（技术栈选型的考虑、公式节点数据结构的设计、手搓公式渲染器的契机、导出格式的设计、Taro API 的跨平台适配器）4. 介绍日志记录器（需求、字段设计）5. React 的主要特性（函数组件、hooks、fiber 树与 diff 算法避免频繁操作 DOM 树）6. 用过 Vue 吗（简历用 Vue 写的，SFC 组件能写，学起来应该不难）7. Webpack 和 Vite 打包区别8. 入职时间等9. 反问（公司业务 实习生工作 对...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...