字节 tiktok shop 一面

1. 没有自我介绍直接进入正题2. 拷打两段实习3. 大模型topp和温度的理解，softmax4. kafka和rocketmq的区别5. 手撕：不大于n的最大整数，说是字节经典第一次见。贪心+回溯

一面技术面侥幸通过，抠了项目的细节，问了几个拓展问题；想请教一下各位大佬，跟技术面相比，主管面更看重些什么，会问什么问题，该从哪些方面准备

自我介绍 1.简历上实习有一个功能点，写查询缓存用了轮询，有更好的方案吗？2.京东的R2M基于Redis开发，和Redis相比有什么区别？优势在哪？（之前在jd实习）3.Redis为什么这么快？4.内存快溢出的时候，Redis是怎么清除内存的？5.了解过分布式锁吗？有哪些框架实现？6.解释一下TCP的拥塞控制算法7.介绍一下线程池的功能，以及有哪些常用的参数8.讲一下一条SQL语句执行的大体流程9.知道哪些数据库存储引擎？10.innodb引擎有什么优点？11.介绍一下MVCC12.什么场景下，企业会把事务隔离级别从可重复读降到读提交？13.MVCC在哪几种隔离级别中用到？算法:隔板计算蓄水量无反问感觉缓存相关的知识还不够，存储引擎也只知道innodb 还得学😇

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？