bg: 211本➕985硕，一篇多智能体强化学习领域的中科院一区期刊，有一段大厂的后端实习。准备再做两个大模型微调和agent的项目，想转大模型应用开发，春招能有机会嘛😢😢

12.11 笔试（java基础，JUC，git，JVM，LeetCode143.重排链表）牛客平台，12.12告知笔试通过，约了15号的面试。自我介绍二叉树前、中、后序遍历，实现（此处错完了）平衡二叉树、非平衡二叉树的区别MySQL索引数据结构（B+树）Java异常分为哪两类线程池参数UDP、TCP区别，应用（这里应用不怎么会，面试官举了几个例子wx消息、直播）实习时长有没有考虑考研最后从事什么方向反问：有没有实习生（暂无）面试结果什么时候出面试表现怎么样就面了不到二十分钟，过了半小时就打电话通知过了。

1. 简历深挖围绕实习项目展开，问得很细，建议把自己做的每个模块的逻辑、贡献、思考都理清楚。2. 理论基础1.KL散度和交叉熵的关系？2.介绍LoRA，和全参SFT怎么选？小模型SFT vs 大模型LoRA效果可能如何？SFT数据集怎么构建？3.介绍AUC，它表达的是什么？4.Recall重要的场景下，如果recall很高但precision很低怎么办？5.Precision和Recall分别是什么？不同场景下如何权衡？哪个更重要？3. 手撕代码实现 shuffle 函数（注意洗牌算法的公平性和复杂度）

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...