哔哩哔哩大模型面试岗，我悟了！！！大家好，我是Yuki。周末跟一个在B站面试大模型算法实习岗的学员聊了整整两个小时，他说这场面试让他“一边冒汗一边开窍”。我让他把面试题完整复述了一遍，今天就把这场高质量的技术对话分享给大家。说实话，这几道题问得是真有水平——不是那种背八股文能应付的，而是实打实考察你做项目的深度和思考力。面试复盘：一场关于Agent的技术拷问第一关：你现在做的Agent到底是什么？面试官开门见山，没有废话。如果你回答“就是一个能调用工具的AI”，那基本就凉了。面试官要听的是：你对自己做的事情有没有系统性的理解。正确的打开方式是这样的：“我负责的是一个面向科研场景的辅助Agent...

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...