🎯 面试题：大模型热更新与流量调度平台【整理真题+解析+押题预测】 公司：字节跳动年份：2026月份：1月面试轮次：三面岗位：AI平台研发工程师难度：⭐⭐⭐⭐⭐真题：“假设字节的推荐系统需要从ERNIE 3.0模型灰度升级到ERNIE 4.0。设计一个支持大模型热更新的流量调度平台。要求实现：1）可实时调整新旧模型的流量比例（如90%流量走V3，10%走V4）；2）平滑无损切换，不能因更新导致服务中断；3）支持基于用户ID、设备ID等维度的精细化分流。给出架构设计、核心代码，并说明如何保证数据一致性（比如同一个用户的请求必须路由到同一个模型版本）。”💡 解析：这是典型的三面架构题，直接考察...

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

学java第六天，效率太慢了把游戏删了我再玩是sb

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...