发面经攒人品  渲染管线（我简历写有图形学基础，我学过games101） 渲染流程中的裁剪算法 法线贴图作用 shader在管线中的位置 项目、AI 在项目中的使用 不同整数类型占的字节数 具体案例算类大小 构造函数和析构函数能否是虚函数 运算符重载属于什么多态 智能指针的实现、sharedptr的lock vector和list给了一些操作算时间复杂度 游戏引擎怎么把游戏打包到不同平台 点积叉积 碰撞检测算法 TCP拥塞控制 快速重传和快速恢复  共勉

个人情况：双非，两段实习原本谈好三月签三方，结果月底说可能没HC，公司来年不招初级开发，可能试用期无法转正。四月初开始投简历，但是还要同时忙毕设，已经是微活的状态了。现在每天都挺焦虑，没找到工作好像也不会做其他的。现在去考研时间也不一定够，而且也不太甘心现在这个结果。希望路过的大佬能指点一下------不知道现在投国企来不来得及，不过感觉学历是硬伤，有没有大佬知道，非常感谢------感谢各位大佬的留言，后续可能考研，不上岸就转行了。

双非本大二，简历求拷打。在CSDN上发了20+博客，阅读2.3w。感觉数据有点差有必要写简历上吗

前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...