10.30字节一面1. 介绍一下第一个项目完整链路2. zset底层3. 线程池4. 索引失效5. 协程有了解吗6. 算法是啥忘了 hot100的11.4字节二面1. redis怎么I/O多路复用2. 主从同步有什么风险（锁丢失 redlock3. 算法：三数之和11.6字节三面1. 实习中怎么解决数据一致性问题2. 压测怎么做的3. 对ai的了解4. 在学校的研究方向5. 零拷贝6. 进程线程协程7. mysql主动同步8. https-------------------无后续大概率g

假如你家庭一般，学历一般，长相一般，情商一般，那么大家觉得自己可以在老家（家附近）找份什么样子的工作呢？公务员，事业编，服务业，还是技术岗呢？其实上述说的就是我大学时候，后面二者目前是有些改善的，前面两个还没有太大的变化。下面言归正传，当时大一大二那会从来没想过去北上广工作，感觉那里都是人才，都是92。当时的想法也就是考研，洗脱一下自己的“罪过”，然后回老家找份工作，娶妻生子，然后安享晚年。事情远没有那么简单首先和绝大多数学校一般的同学一样，刚进大学就励志要考研。nnd，三年河东，三年河西，莫欺少年穷，我要考研！不过，听别人说了考研不能太早，那我先玩一会游戏吧，体验一下大学生活，毕竟~~~（此...

1.请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2.如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3.LoRA微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4.kv cache是什么？为什么能极大地提升推理速度？5.RAG的完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6.微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7.在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？是怎样保证实时性的？8.训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9.在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10.大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？11.如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？12.代码：lc15 三数之和

1．项目介绍，问实习和论文2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率6.场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延7.开放题：平常在训练或者微调 LLM 或者 VLM 的时候，有什么心得吗8.反问环节