学历友好，对大专不友好

这个问题，绝对是这两年新出现的，不知道大家什么时候开始做NLP的，我是22年的时候开始接触，那时候的NLP下面还有很多很多细分领域，就包括NER、RE这类知识抽取类工作，BERT几乎是我们绕不开的一个模型，如果说绕开了，用的也是类似RoBERTa这类改进模型。所以看到题目里的这个问题，很多人的第一反应是：还不是因为22年GPT一炮走红了，所以大家都跟着做。这个回答不能说错，但面试官通常不会继续追问，因为这说明你没有真正思考过这个问题。要把这个问题回答好，需要从历史演进和技术逻辑两个层面逐步拆解。（回答建议在文末）一、历史背景：2018年的分叉点先回到2018年。这一年NLP领域出现了两件标志性...

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

今日首蚌，真的很难绷住

提到算法工程师面试，第一反应就是“头疼”——不仅要懂模型架构、推导数学公式，还要和开发岗一样手撕代码。面对题海战术，很多人看到 LeetCode 上两三千道题就发怵，其实大可不必。面试官让你手撕代码，核心是考察你的逻辑思维、代码规范、边界条件处理以及沟通能力，而不是看你是不是个无情的背题机器。首先，必须夯实基础。对初学者来说，树、链表、双指针， 永远的神，虽然有些老，但里面的考察非常经典，是国内大厂面试的基石。重点就是 链表反转（各种变体）、二叉树遍历、栈与队列的相互实现。中阶就是Hot 100，哈希表、双指针、滑动窗口、动态规划（背包问题、打家劫舍系列）、回溯算法（排列组合问题），这其中难免...