秋招的第一个offer终于来了！

1.你的智能数据分析平台的具体工作流程是怎样的？你是怎么使用AI接口的？2.你的Prompt如何调优，如果AI大模型返回的结果不太对，如何调优？如何保证AI生成的结果准确？3.你们测试的时候结果误差大概是多少？4.为什么选择星火大模型，而不是选择其他的AI大模型？5.你还知道那些大模型？6.你用到了Disruptor的无锁队列，它的底层如何实现？7.在你的平台下为什么要使用Disruptor无锁队列？8.图库平台的调研做过吗？市面上有哪些图库平台？9.你的图库平台相对于市面上的平台的独特性有什么？10.以文搜图，以图搜图，以色搜图怎么实现的？11.问你一些关于AI大模型的东西，你了解过transform的架构是什么样子的吗？12.多头自注意力机制是 Transformer 的核心组件之一，为什么要选择多头？它有什么好处？13.与大模型进行交互需要输入token，常见的编码方式有哪些？14.与大模型交互并进行训练时，怎么解决生成内容重复的问题？15.现在主流的大模型的组成部分有了解吗？16.大模型中Agent的组成部分？17.Agent完成浏览网站和下载文件任务的一般流程都有什么？18.大模型的RAG主要用来解决什么问题？19.你使用RAG给大模型一个输入，系统是怎样的工作流程？20.MCP知道吗？讲解一下？21.八股：常见的Java线程池的参数？22.线程池的工作流程？23.AQS知道吗？他的底层原理讲一下？24.类的加载过程？手撕：重排链表假设你有一个单向链表L，其首节点被标为"head"，这个链表代表了小美的工作任务流程:Lo >L → .. > Ln-1 >Ln你需要对其进行重新组织，以达到以下新的工作任务流程Lo≥ Ln ≥ L, → Ln-1 ≥ L₂ > Ln-2 →请注意，这里不能只修改节点任务的内容，而是需要实际地进行节点任务的交换。

一面 1.项目介绍2.讲讲你对 transformer 的了解3.有哪些常用的解码策略，topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4.意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7. 你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8.做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10.deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12.说-下 vm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13.对比学习了解吗，讲一下14.代码题:实现rand5到rand7

一面： 1、项目介绍2、请你花 5min 左右介绍一下项目一的背景和你做的工作3、你们的缓存和 DB 用的什么一致性策略？是强一致的吗？4、目前两级存储都是做的单机部署，你的这个策略能否应用到分布式的场景？如果应用到分布式场景下，需要考虑哪些问题？5、浅谈实习（6min）6、项目中用到了 ES，请你谈谈 ES 和 Lucene 的关系7、ES 是怎么实现高效检索的？8、ES 的数据查询是放在内存中还是磁盘中？9、MySQL 会存在深分页查询，ES会存在吗？10、MySQL 中我如果执行一条 select 语句，limit 100,100; 那么实际在数据库中检索了多少行数据？11、处理 MySQL 深分页查询的手段有哪些？12、你觉得现在的大型商业产品是如何去处理深分页问题的？比如 Google 或者百度，怎么处理深分页的？13、项目中用到了 AI 扩图，简单讲讲14、平时有去了解过 AI 相关的一些技术原理或者说相关知识吗？15、谈谈你如何理解大模型这三个字？16、回到大模型的使用场景，你和它聊天，它是具有上下文的记忆功能的，你觉得这个记忆的功能是大模型提供的能力吗？大模型是有状态的吗？17、大模型是如何去驱动一些任务的执行的？比如订机票，打开网页等操作，为什么大模型能够去订机票？为什么它能够打开网页？18、给你提一个需求：假如一个城市，有 100 万个菜鸟的包裹柜，一个城市一天可能会有 1 亿 哥包裹的存取。现在给你这 1 亿个包裹的存入和取出时间，用一个数组来存储。假设这些包裹都是在一天内进行存入并取出的。现在的问题是：如何找出这一天中的哪个时间段包裹没有被取出来的数目是最多的？以及它们所在的时间段是多长的时间？你的方案的时间和空间复杂度是多少？19、项目中使用了分布式锁，谈谈基于 Redis 如何实现分布式锁？20、除了 Redis 实现分布式锁以外，还有其它哪些方案？

今日学习： 1、力扣刷题2、考试背诵完了，今天还是没有看深度学习和八股