但取代你？不，那太无趣了。

这是一个在秋招群里被反复问到的问题。刷题这件事，各人有各人的看法吧。如果你代码能力强，或者面试的公司不需要考察太多的代码题，可以少刷点。如果面试的公司需要细致的考察代码能力，或者你对自己的代码能力不自信，那还得多刷点。就我自己的经历来看，在准备秋招的过程中，大概刷了200–300道左右，主要集中在leetcode上。Hot 100、面试经典150是核心，另外也会挑一些面经里高频出现的题目重点看。数量听起来不算少，但真正有价值的，并不是“刷到第几题”，而是有没有形成稳定的解题手感。刷题的前一百题，更多是在补基础：数组、链表、栈、队列、二叉树、DFS/BFS。这一阶段进步很快，但也最容易焦虑。等过了这个阶段，再往后刷，其实是在反复强化模式识别能力——看到题目，大概知道考什么，用什么思路切入。很多人纠结“要不要刷到五百题、一千题”，但现实是，大厂面试真正反复出现的题型是有限的。你刷的不是题量，而是覆盖面和熟练度。能不能在十几分钟内把思路讲清楚，比是否见过这道题更重要。另外，一些思维题、脑筋急转弯式的问题，也值得花时间看看。这类题不一定难，但很考察临场反应和表达能力，往往是拉开差距的地方。所以，与其问至少要刷多少题，不如问自己：常见题型是不是已经形成肌肉记忆？遇到陌生题目，能不能冷静拆解？如果这些问题的答案是肯定的，那么 200–300 题，其实已经足够支撑一场像样的秋招了。

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

离谱！离了大谱了还以为在网上看的段子不会照进现实谁家公司真给你“三千万”啊 ！拳头紧握👊

关于工作环境：base深圳前海 内部配置绝了。一整栋50层都是oppo哒，我的工位可以看到欢乐港湾和大海，零食柜自给，很感动的是每层都提供独立的隔音室，3层饭堂里，23楼是最好吃的 周边很繁华。楼下三层是大商场，午饭后我一般会和其他实习生姐妹去citywalk，好多奶茶店，茶救，奈雪 喜茶，瑞幸，奶白，煲珠公每天换着喝，好幸福 关于工作氛围 感受到相当年轻，相当扁平的氛围，我们组（销售运营部）有三个哥哥姐姐直接对接我，她们人真的很nice，笨笨的我不会时，问她们都会耐心解答~~ 于工作内容 感觉出入还是有的，问了哥哥姐姐，他们收到五六十份简历，面了6个，最后选了我，好感动好幸运。偏大客户运营方...