字节前端日常实习 • 三面 + hr面

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

标题党一下 轻喷😽bg:211本，0实习，年前后端转前端从 3.16 开始面试，到今天一共经历了 27 场面试，最后终于在四月底侥幸上岸拿下两家，面试的大致情况如图。今年的面试难度明显比之前高了很多，HC 也更少。加上无实习学历低实力一般的多重buff，很多二面都挂了。很多时候真的会复习到破防，临面试什么都不想动，还有很多次和面试官聊的挺好被反手挂，最后的感觉就是 非常需要一点点的运气😿现在回头看，坚持下来本身就已经很不容易了。很感谢自己没有在一次次挂面之后放弃，也很😽😽庆幸最后等到了一个还不错的结果。也希望看到这篇笔记的大家，都能在这个阶段拿到自己心仪的 offer。命运会给予我们想要的一切的😘暑期实习总结

很多人背 C++ 八股，背到最后有一种错觉：好像每个问题都见过，但一到面试现场，面试官稍微换个问法，人就开始乱。比如他不是直接问你“堆和栈的区别”，而是问你：“一个局部对象什么时候析构？返回局部对象为什么有时候没出问题？new 出来的内存为什么容易泄漏？”你会发现，真正难的不是有没有背过，而是这些知识点能不能串起来。先说结论：C++ 八股高频内容其实非常集中，反复考的无非就是对象模型、内存管理、拷贝控制、多态、模板/STL、智能指针、多线程这几块。面试官也不是要你把标准全文背下来，他更在意两件事：第一，你是不是知道这个机制解决什么问题；第二，你能不能说出它的代价、边界和常见坑。一、C++八股到...