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

刚做完两个小项目，大部分技术栈都学了一遍，请求各位给点实质性建议，直言不讳

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🤧