保融校招

1.自我介绍2.手撕 lru（多了一个x秒自动过期）3.刚刚的代码哪些部分在并发环境下会线程不安全，如何解决4.拷打项目5.有没有大模型微调相关经验6.Redis为什么比其他数据库快，为什么加载到内存会比硬盘快7.刚刚提到了上下文切换，什么是上下文切换，具体是干什么的8.Redis除了分布式锁还能做什么9.Redission看门狗机制10.如何使用ai coding的11.如何学习新技术12.反问lru写的太慢了没完全写完，面试官让讲了一下思路就给过了。但是线程不安全这一块回答的有点磕绊。当天晚上约二面。

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

1. 自我介绍2. 项目拷打，重点说训练目标、数据构造和效果闭环3. SFT 的损失函数怎么计算，如果样本长度差异很大要注意什么SFT 本质上还是标准的 next-token prediction，常见就是对目标输出 token 做交叉熵损失。对于指令微调来说，通常不会对整个输入输出序列都算 loss，而是只对 assistant 部分或者需要学习的 target 部分做 mask。这样模型重点学习回答分布，而不是把用户输入再复述一遍。样本长度差异很大时，最需要注意的是 loss 的归一化方式。如果直接对 batch 求和，长样本会天然占更大权重，训练会向长回答风格偏移。更稳的做法通常是按有效...