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...

就是一个普通二本学院，我这还能找到工作吗，有什么建议吗。哎。真心建议，嘲笑也能接受，哥哥们

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

211本，后端，27届。字节一面刚结束，50分钟。项目问了15分钟，主要是数据库优化和缓存设计。算法题两道。第一道是两数之和变体，第二道是二叉树最大路径和。第二道之前刷过但现场没写出来，只说了思路。八股问了Redis持久化、MySQL索引优化、GC算法。整体感觉算法题是硬伤，平时能写出来，现场紧张就卡壳。最近在投日常实习，用工具把网申填表处理掉，晚上整块时间用来刷hard。字节一面算法题没写出来，感觉二面无望了🤧