前端秋招G了，怎么实习岗位也没啥了

2026年03月20日 虾皮一面全程45分钟。 一、简历与项目经历自我介绍实习介绍项目难点：在实习或项目中遇到过哪些比较难的地方？有没有遇到过并发问题或同步问题？二、基础知识问答锁机制：你知道什么叫悲观锁和乐观锁吗？你知道什么叫读写锁吗？（追问：还有其他特点吗？）IO模型：同步IO跟异步IO的概念是什么？有什么区别？阻塞IO跟非阻塞IO的概念是什么？（追问）同步/异步 与 阻塞/非阻塞 这四者之间的关系是什么？框架与中间件：你知道零拷贝（Zero Copy）是什么东西吗？日常开发代码手写多少，AI写多少？抢票系统：怎么用Kafka来做验证码登录校验？当时选择Kafka的目的是什么？Java关键...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

秋招官网投了100家没有一个面试，现在春招BOSS沟通了270家，投了27份简历，只有3个面试，还是实习，下面是简历和BOSS上的招呼语，求各位佬指点一下

1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...