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三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...

1、业务介绍2、交叉熵3、都知道哪些vllm的优化技术？4、logistic回归公式5、logistic回归的模型原理和loss6、给定一个时间序列，如何通过机器学习的方法进行建模筛选出来重要的特征，然后基于规则方法进行建模7、DeepSeek-MTP是用在训练阶段还是推理阶段的，具体过程是怎样的？8、在现有大模型的基础上，如何通过agent的相关方法，训练一个coder模型，撰写金融领域相关模型的代码。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

文心一言 大模型算法实习生2026.01.15，上午11:00，一面，线上，1h左右，只有自己开了摄像头，面试官没开面试官首先介绍了自己团队的工作，是百度文心团队旗下专注于代码大模型的相关团队，核心工作涉及模型的预训练，也包含后续的后训练工作，同时会进行数据策略的优化，开展数据分析等相关工作。面试时录音了，以下是语音转文字后的简要结果：1.自我介绍2.拷打简历3.你现在在北邮这边读书时，导师这边没有什么项目吗？你这个实习是在研究生阶段去实习的是吗？（实习是本科大四阶段刚结束的，目前处于研0阶段，今年九月读研一，导师这边做 AIGC 文本检测相关项目）4.请讲一讲你那段实习中数据分析系统项目的背...