整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.做过哪些相关工作 / 看过哪些经典文章 / 参与过哪些开源项目2.为什么要做 Prefill 和 Decode 分离，追问：pd到底争夺什么资源，和“直接多给卡/资源翻倍”相比本质差异是什么3.AF 分离好处和坏处4.常见并行模式怎么看，怎么根据具体场景选择合适的并行模式，选择因素有哪些？5.追问：Prefill / Decode × Attention / MOE 这四种组合，分别更适合什么并行策略；6.你觉得一个优秀的大模型推理框架，核心技术点有哪些，追问量化选择策略；7.GEMM核心优化方法，ncu8.拷打算子项目，MLIR / LLVM 理解

1.自我介绍2.介绍下实习项目，详细说说具体过程3.ES你是怎么用的？单体还是分布式？4.ES与mysql一致性5.数据过期问题6.embedding用的什么？使用过别的吗?原理了解吗？7.rag数据过期怎么办？8.语义相似不相同怎么办？9.聊聊redis，基本数据结构10.你用redis做知识库缓存，怎么做的？11.DDD是什么？12.场景题（忘了，大概就是三个线程，1把锁，每5分钟抢占一次，让设计锁）反问：对未来学习建议，让我多用ai，多了解底层

感觉面完人都通透了，还是太菜了1.实习介绍2.transformer为什么比RNN好，有没有scaling law3.介绍一下新闻推荐的项目4.新闻推荐比赛的正负样本怎么确定5.了解生成式推荐吗?6.SID如何训练的7.Tiger为什么不采用decoder-only的形式呢8.否熟悉推理优化中的flash-attention和KV-Cache?9.KV-Cache出现在训练中还是推理中?10.为什么不出现在训练中使用KV-Cache?11.注意力的优化是否了解?12.手撕:接雨水

主要是针对本人的项目（黑马点评改编）讲讲乐观锁redis mysql 数据读写顺序，读和写不同吗redission分布式锁原理为什么选择使用rocketMQ ,不用rabbitMQ或其他中间件，它对比别的消息队列有什么优势如果发生了超卖问题该怎么处理生产者消费者模型中如果消费者模型获取信息失败该怎么办？​注：ai开发主要ai问题问的比较多，详情见楼主上一条贴子