实习生洗50w条对话记录正常吗

AI 产品经理岗考察:大模型能力边界 + 产品方案 + 数据分析 + 商业化理解。技术理解深度比传统 PM 高。   1、产品 / 商业 / 业务  AI 产品的 PMF 怎么判断  思路:看真实留存(周/月)、付费转化、自然增长;不要被新鲜感骗,30 天留存是硬指标。   MaaS / PaaS / SaaS / AaaS 的区别  思路:卖模型 API / 卖 AI 平台工具 / 卖成品软件 / 卖能完成任务的智能体;抽象层级逐渐上升。   AI 产品的 A/B Test 怎么设计  思路:测 prompt/模型/参数/RAG 策略;输出随机性需更大样本量;用置信区间判断显著性。   AI...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

前天下午面的字节二面，确实面的不咋地就到今天也一直在横向中...

主包这几天在魔都租房，虽然租到了自己还比较喜欢的房子，但是感觉还是租贵了，有几点心得想分享一下。（1）提前想好租房的标准，并尽量绕过中介比如，通勤时间35分钟以下，大小35平以上，价格4800以下，朝南，2-5楼等等，然后列出最不能接受的几点，不满足的房子一律pass。想好自己要租什么房子后，最好绕过中介，线下去问小区保安、物业，甚至居委会去找一手房源，这样也不用交中介费。不过，不好的消息是，我都试过上面的方法，发现几乎所有的房源都垄断在中介手上（也是，如果我是房东，我也懒得管这个事，直接付点钱交给中介去打理就行）。所以我这样的情况只能找中介，自己基本遇不到真房东，不过有些地方还是可以问物业、...