五天时间刷了将近60题，开一道新题想10秒想不出直接让ai出答案。异常的有效，ai时代刷题效率可以非常高，他会帮你总结题目之间的联系，题型的惯用技巧和套路，题刷的越多构建的心智模型越完善，拿到新题目直觉更好。而且确实刷到了不少以前oa里做到过的题目，真是相见恨晚，老实说我24年9月开学的时候就注册了leetcode但直到上周也只做了不到20题。从未重视过刷题。刷了60题以后，明显直觉好了很多，再不济也能想出暴力解的方向，争取在下周面试前刷满100题...当然更重要的还有系统设计，好多量化都是2轮leetcode类型做题+1轮系统设计+1轮behaviour终面

题目 什么是困惑度（Perplexity）？它如何评估语言模型性能？ 一、定义与公式 困惑度（Perplexity, PPL） 是语言模型在测试集上对“下一个 token 预测”的平均不确定程度的度量，等价于交叉熵的指数。 设测试序列为 （ 为 token 总数），模型给出 ，则：  其中  就是平均交叉熵（每个 token 的负对数似然的平均）。所以：PPL 越低 = 平均交叉熵越低 = 模型对真实下一个 token 给的概率越高 = 语言建模越好。 二、直观含义  PPL = 1：理想情况，模型对每个真实 token 都赋概率 1，即“完全不困惑”。 PPL 越大：模型越“困惑”，对真实 ...

曾经的我是这样的：我一般不会说“还没找到”就结束，而是会具体一点：最近在投哪些岗位，面了几家，卡在哪一轮，接下来准备怎么改简历、补项目。父母其实未必懂招聘流程，他们更多是想知道你没躺平、心里有数。要让他们安心，不用把自己说得很惨。

聊得挺好的，还问到了薪资期望，就是没后续了，。估计是认为薪资要的太高了，，