刷题有种挫败感，有没有高手指点一点迷津

kenpeter 发表于 2026-3-15 13:14
https://www.1point3acres.com/bbs/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=1165646&pid=20847123.  关 ...

花里胡哨的

面试就是个运气

运气好了，做出来

不好就挂

幸好我现在不用刷题了，感觉真的浪费生命，我一有空就搞副业赚钱，刷题主业什么的都再见吧

补充内容 (2026-03-16 04:45 +08:00):
这波全都是AI的影响

刷了500题已经过了一个门槛，只能多刷多总结，得到了800或者1000题又是另一种境界了

vvqqdd 发表于 2026-3-16 07:30
花里胡哨的

你说的对。：）

如果你训练过模型, 主要有两个手段去提高模型能力。

pre-training:

本质用海量的数据去喂模型, 模型就收敛, 产出解题套路

如果你能把数据分类，每一种类模型都能生成套路, 模型就学会了。e.g. 不断刷subset, loss 不断减少。
e.g. 500题， 分10类， 50道。 50道模型能悟出套路，那你就停了。否者单一的类数量要加。 e.g. 100+ （一个类）
如果一个类10道， 就产生套路， 你就停了这类的training。

所以你不要问要刷多少题，这depend on 模型的 loss.

本质你在run一个长时间的 model training pipeline. 你要不断留意模型走向。


Testing time training:

OK， 500题后，你模型从0.6B -> 100B, 能解答大部分的题， 但考试新题还是不会做。
考试上来，大部份人会用100B 去硬套。但发现100B 内没有解法，只能give up

因为在考试做新题 === training a "Lora" (model patch) in real time, in 10 mins

解题_model = 100_B_model @ Lora


你要自己generate synthetic data. 就是test case.
e.g. [0], [1]....
e.g. [0， 1], [1， 2]....
....
...
e.g. [0， 1， 2， 3， 4， 5， 5， 5， 6， 7， ......], [1， 2, .......] , ...., []

你要把synthetic data 喂给自己 -> 生产Lora (model patch) -> 去train 能把这题解出来的model



e.g. 你要背古诗，你是不是反复背。 就是你把同一条反复数据给自己 生成一个tiny 古诗model,
能背 = 100B @ 古诗Lora， but tiny 古诗Lora 不能解数学题！

In summary:
要能做出新题
1. 短时间自己生成好数据喂给自己
2. 短时间模型能收敛生成套路

其实可能你的能力就在那里 不要太强求 现在AI这样很快刷题就不重要了

不如ai，淘汰

楼里这里不刷题的面试都是直接光屁股过去面的？
这玩意确实不是唯一了，你哪家面试一轮算法都不面的？
算法面你直接两手一摊，其他轮就是面出花来，我倒要看看哪家能要你。
该干啥就干啥，不想刷就让AI分析分析，每天整个2，3道保持手感，其余的看人家面啥你就补啥得了，有AI辅助，抓重点突击效率比以往还是高不少的。。。
其实要是觉得烦心的话，不妨反着想一下，不干这些我还能干啥呢，总不能天天躺床上刷抖音把