目前决赛圈两个，其他的都拒了：1、阿里 - 千问C端 - 广告算法 ，base北京，强度未知，n * 16 + m。2、美团 - keeta - 深度学习，业务核心，base北京，10 9 5，n * 15.5 + （m - 2） + 股两个总包差别不大，都是增长业务。阿里福利更好，团子有长期股票，目前想法是广告后续跳槽更容易，但是不太清楚千问广告如何。有点纠结选哪个，希望各位大佬能给个建议，非常感谢大家！

真正决定实力的，并不是刷题的数量，而是对刷过的题理解得有多深。举个例子，小a刷了150道dp，但做完就扔一边不管了，没有总结，所以很多题还是不会；小b只做了50道，但每道都会复盘，总结反思，可以做到举一反三。结果是小b更容易掌握一类题，而小a可能刷了很多还是不透彻，没有真正明白其中的本质。所以与其追求数量，不如把题做透。综上，如果能深度理解反思200~300题就可以比较熟练了，而如果刷题不总结1000道题也未必可以悟出题与题之间的共同点。

1. 实现最长严格递增子序列的长度（要求阐述思路、编写代码并说明时间复杂度）2. 用递归方式实现将二叉树左节点值放到右边并连接到根节点右节点（编写代码）3. TCP和UDP最主要的区别是什么？4. TCP的拥塞控制是为了解决什么问题？5. 操作系统中进程和线程的区别和联系是什么？6. 串行程序改并行，多进程相比于多线程有什么优势？7. 代码调用中，同步调用和异步调用分别指的是什么？8. 异步调用中，调用方怎么拿到执行结果？有哪些方式？9. 平时用的最多的AI编程工具是什么？10. 用AI辅助编程过程中，有哪些发挥AI编码能力的经验？11. 编写提示词时，有针对大模型幻觉做过哪些处理？12. 是否试用过Open Cloud？13. 使用的Open Cloud基于哪家大模型？14. 用Open Cloud主要用来做什么？15. Open Cloud是安装在自己电脑还是服务器上？16. 是否了解Go、Python、前端相关技术？掌握程度如何？17~20 问项目20. 自己开发的项目中遇到过哪些比较奇怪的问题？如何解决的？21. 如果发offer，大概什么时候可以入职？22. 面试者有什么想要向面试官提问的？Timeline：0213一面，0226二面

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、实习拷打2、模型蒸馏的数据如何做的?如何清洗馏得到的数据?3、有没有使用强化学习做过数据仿真。这个之前看过一篇论文，刚好讲了一下。4、有没有了解过训练推理一致性这个领域?我讲了一下强化学习领域的推训一致性，固定flash attention分块策略，vlm推理框架固定page attention分块策略。5、模型量化如何做的。gptq，qat等等，并说明为什么选择了w8a16的量化?6、写一下ppo算法的损失函数和GAE优势函数。主要还是讲明白7、一个场景题8、手撕题hot100，中等题，合并k个升序链