1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

java岗位300沟通0回复，然后改成纯golang的简历了。几十个沟通8个要了简历，只有一家山东的公司给了面试。大部分投的都是成都的，但是最后回复的基本都是外地的，是我简历写的有问题，还是说成都28届就是这样的。

大伙有懂的吗，流程看简历也没吃挂...

上周我面了字节、阿里、美团的前端岗，都过了。血泪经验总结成一句话：今年面试，懂AI的比懂React的更抢手。字节那轮面试，面试官问了我一个问题："你平时怎么用AI辅助前端开发？"我当时心想，终于到我擅长的领域了。因为我最近一直在研究Cursor做React组件开发，用AI生成TypeScript类型定义，还做过一个基于AI的组件库文档生成工具。结果面试官追问："你用AI生成的组件有做过性能优化吗？怎么保证AI生成的代码没有XSS漏洞？"这两个问题直接把我问住了。AI生成代码是快，但它不懂业务场景，不懂安全边界，更不懂性能调优。这些"后处理&qu...