1.先做自我介绍，挑重点项目着重说明。2.项目有具体的应用场景吗？3.视频大模型是不是提取视频中的核心信息？它一般能用在哪里？4.你想做推荐相关、大模型相关，还是推荐和大模型相结合的工作？5.你了解推荐系统吗？6.你了解机器学习和深度学习吗？7.大模型在推荐系统中一般有哪些应用或应用方向？8.大模型怎么缓解或解决推荐系统的冷启动问题？9.你了解大模型推荐的微调这个概念吗？10.微调怎么定义？它一般是针对什么模型进行的？11.推荐场景或垂域场景中，需要微调的核心原因是什么？12.Transformer 的原理能大概说一下吗？13.基于 Transformer 大模型，怎么处理用户的长行为序列？14.Transformer 注意力机制的复杂度是多少？怎么计算？15.长行为序列直接计算会有什么问题？16.稀疏注意力的具体原理是什么？17.推荐系统中怎么设计负样本？你了解随机负样本、语义负样本这些概念吗？18.大模型怎么解决用户兴趣漂移的问题？19.除了折扣因子，解决用户兴趣漂移还有其他方案吗？通过微调的方式可行吗？20.传统神经网络中，梯度消失是什么现象？怎么产生的？21.梯度消失怎么解决？22.你了解哪些激活函数？23.BN（Batch Normalization）是什么意思？24.手撕：无重复字符的最长子串

1.八股：DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 在架构上有哪些关键区别？（如 MLA、MoE、GQA、Dense 等）2.八股：Transformer 中因果注意力（Causal Attention）和双向注意力的核心区别是什么？分别适用于什么场景？3.项目：如果 RAG 输出错误，怎么判断是检索错了还是生成错了？有做过归因实验吗？4.项目：Chunk划分策略对 RAG 效果影响大吗？你用过哪些优化方式（如语义分割、滑动窗口等）？5.项目：RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么？6.项目：GraphRAG 如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题？7.项目：为什么 GraphRAG 能实现更精准的结构化召回？关键依赖是什么？8.项目：如果不用图数据库，能实现真正的 GraphRAG 吗？为什么？9.代码题：最长连续递增子序列（LeetCode 674）

哥哥姐姐们，有人知道成都茂松软件后端开发，公司与岗位有没有什么坑吗，在ssod上面hr介绍需要转PHP后端跟学习前端，面试过程中介绍可以使用Java后端

26校招计算机  腾讯vs字节腾讯：cdg腾讯广告，n+3，实习转正，最近部门变动，业务更边缘了，担心出去不好跳槽。业务之前是做agent，感觉也没什么技术，没有传统的高并发或业务护城河，但是现在划分到审核数仓部门了，担心业务也有相应调整。字节：中国区搜索广告，n，秋招面试，面评一般，hr说没有的空间，具体做什么还不知道。搜索广告业务护城河是不是相对深一些，跳槽认可度也更好或者还有一种方案先接腾讯，之后字节换个部门再面，不过不确定薪资开出来会不会更高一些