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...

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

前两天刷公众号，看到了一个帖子，写如何入门AI工程师/Agent工程师，大概就是学习路径然后卖课这种，本来还想着学一学这碎片化的知识来着，结果点开一看，还是两年前的老一套：LangChain、LangGraph、React……也不是说这些没用吧，但是2026年了，随着OpenClaw、Claude Code这些有意思的小玩意的爆火，Agent开发的学习路径跟以前不太一样了。前面说的这些产品代表了Agent的最高水平，但它们内部的实现几乎看不到传统意义上的编排痕迹尤其是最近从产品经理的视角看很多新的工具或者产品，发现用过去的思维不太合适了0、过去的入门方式2024年的时候，可以说是大模型算法工程...