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...

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

RT，不是很好意思直接问HR

很简单的一面，速通了，当天约二面简历里提到了三套可替换的登录逻辑（单JWT、JWT+Redis、Session+Redis），为什么要去做这三套？你的考虑或者想法是什么？如果项目中依赖的 Redis 宕机了，这几种登录方式你是怎么考虑应对的？有什么备用方案吗？简历中提到秒杀有同步和异步两种方案，能具体说说你对这两种秒杀方案的思路和整个想法吗？简历中写到了布隆过滤器，并且单独提到了一个“1.82%”的拦截率数字，请问这个数字是你实际测试出来的吗？手撕：lc1291 顺次数