1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

这个电话我漏接了回拨无效 说只能等人主动拨回来想问问这个是腾讯官方的还是腾讯外包的啥的🥹 无邮件约面信息

大家都只要28届的

题目大意n 个魔法石围成环形，能量可正可负。选一段连续石子（可跨首尾），要求总和能被 k 整除，求最大总和，无满足条件则输出 0。数据范围：\(n\le 2\times 10^5，k\le 1000\)。核心考点环形数组 + 前缀和 + 同余定理 + 哈希表 + 滑动窗口解题难点环形可跨首尾，普通线性解法不行有负数，模运算容易出错数据量大，暴力必超时，需线性复杂度解题思路环形转线性：数组拼接自身变 2n 长度，只取长度不超过 n 的子数组，避免重复选元素。同余原理：\(pre[j]-pre[i]\) 能被 k 整除 \(\iff pre[j]\%k = pre[i]\%k\)。负数取模修正：m...