一面： 1.  项目介绍2. 输入rqvae的表征怎么得到的3. 说-下rq vae怎么得到的码本id4. ra vaeil练过程中有没有出现码本坍塌的问题5. 除了rq vae还了解其他生成码本模型吗？（one rec的平衡kmeans）6. linear attention和sparse attention怎么应用的7. 多模态表征的cosine相似度和 deepset怎么做的？cosine相似度序列已经做了pooling了为什么交换行为位置还会有影响8. 为什么不直接引入原始的多模态表征9. 为什么多模态表证需要multi epoch而id表征只需要one epoch就收敛10. 代码题：Ic152 乘积最大子数组

全程 20 多分钟1.自我介绍2.询问到岗情况3.springsecurity这块怎么做的，说说具体流程？4.minio的分块和断点续传怎么设计的？5.双token这块怎么实现的？（面试官说每次请求接口都续期不太合理）6.大模型相关技术了解过吗？7.项目有部署上线过吗，会不会Linux和docker？8.面试官建议可以多了解了解docker，k8s相关的技术全程 0 八股面试官人很好，建议很中肯，体验挺好的，期待oc

1.论文科研介绍2.讲一下我熟悉的大模型涉及的技术（讲了agent，增强检索，逻辑链，moe和Lora）3.状态空间选择模型的架构4.transformer的自注意力怎么实现的？qkv计算，初始化是怎么做的。5.数学知识矩阵的相关运算（求逆，点乘，行列式）6.MCP协议（不会）7.我所了解的Redis的最佳实践。（答了避免大key）8.大key是什么？多大算大key？怎么解决（＞1m，拆分key）9.跳表的数据结构10.MySQL的update语句执行全流程11.MySQL的簇聚索引底层数据结构12.为什么用b+树不用其它数据结构，比较一下。13.问实习经历手撕1.给两个树判断是否相等2.给一个数组判断能否拆成两个数组，这两个数组的元素和相等

1. 实习介绍+介绍论文2. attention的计算时间复杂度3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算4. 你了解哪些生成式推荐的论文5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE6. RQ-VAE和VQ-VQE有什么不同7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题8. Normalization有哪些，有什么作用9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm，为什么10. 训练和推理的时候的BN均值和方差都是怎么得到的11. 代码题：Ic331验证二叉树的前序序列化