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1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

现在27届还没实习的我是不是废了

鼠鼠有点摆，去年边学着没敢投简历，没实习。从1月到现在总共面了五次，四次字节的日常(HR打电话约面试才敢去的)，然后一次腾讯的暑期，都是一面挂，其他则是没给面。暑期的岗，4.2才开始海投，前面想着等字节第四次一面后再投，结果挂，而且感觉投晚了。字节投了11个，9个简历挂，剩下2个没动静。阿里全都简历挂，剩下的在"投递简历"。腾讯给了一次面。然后其他大中厂、手机厂什么的都是做完测评or笔试就没下文，打开几个看也是终止流程，感觉剩下的也应该是简历挂了。感觉是简历的原因？项目部分，几次面试，感觉面试官主要就拷问过秒杀这一个点。自己说的时候会尝试把sse那条说成亮点，但除了腾讯面试官问过一下这整个点在业务方面对用户有什么用之类的问题外，其他最多只是问一下sse八股...感觉也许不是很让面试官感兴趣。这个短链接也是无人问津，就被问过一回雪花算法的设计。也许我该拿点评改改，然后再在网上找一个什么项目，凑两个，而不是用自己现在这两个项目？或者是点评改改放前面，然后原本第一个项目，把秒杀抽掉，剩下的想办法从网上火的RAG项目里移植点亮点，或者直接就用网上的RAG项目？感觉我主要还是偏向后端开发，但是感觉如果除开点评，再拿一个项目，想不到有什么自己能掌控且跟点评不重的。然后鼠鼠之前主要的问题是担心面试让打开项目演示，然后就一直花时间在用AI整第一个项目，第二个项目都没时间整，第四次面试之前还因为太害怕被认为不熟悉项目，跟AI一起把简历的说辞做了大幅度弱化，然后暑期都是拿弱化后的简历投的，感觉是不是看上去太没有吸引力就直接给简历挂了。(图1是弱化后的，图2是弱化前的，但之前3月初投了几家好像也是简历挂。)而且因为3月花了很多时间整在跟AI整代码，导致八股和算法都没怎么看，算法之前有跟灵神题单刷一些，还算入门，但是八股只看了一些基本的，可能面试的时候只答得上来60-70%，而且表述有些混乱，都是想到哪说到哪；前面几回面试基本上都有大板块的基础八股没答出来，比如RedisZ Set数据结构，MQ延时消息、可靠性保证，JVM内存分配的过程、GC roots，JUC锁，设计模式。现在有点不知道该怎么办。求大佬们给点简历修改建议或者面试准备建议，不胜感激！

一面(1小时无手撕)：1.实习经历拷打2.说说你知道的垃圾回收处理器3.G1的回收过程4.G1的筛选回收原理5.说说你认为并发情况下怎么做到不冲突6.说一下HashMap和ArrayList的底层原理7.innodb引擎不同隔离的区别以及怎么加锁的8.MVCC的原理9.redis分布式锁怎么做的，有什么问题10.看门狗机制说一下11.红锁了解吗，有什么问题，怎么解决这些问题12.io有哪些二面(不到半小时)：1.实习经历拷打2.手撕一道sql3.手撕一个类似hot100的节点的最近公共祖先，稍微变了一下