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1．自我介绍2．你做的上下文扩大具体是怎么做的，原理是什么？3．相关长文本是怎么做几阶段训练的？4．除了所用的扩展方式， Deepseek 、 Llama 的长文本扩展方案是什么，为什么选择当前方案而非其他？5．若要将模型训练到1000K的上下文长度，该从哪些方面实现，其中的难点是什么？6.32B模型训练用到了多少显卡？7．若将上下文扩展到1000K，该如何估算训练的算力用量？8．上下文扩展到1000K后，训练时显存会在哪些地方暴涨？9．用 GRPO 做后训练的过程中，遇到的典型或较难的问题是什么？10．针对上述问题，训练 Skill 的具体方式是什么？11．从算法设计角度，该如何解决模型无效调用工具、工具调用参数失败的问题？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1、TCP 和 UDP 在微信客户端里一般分别用在哪些场景答案：像聊天消息、图片消息、文件传输、登录态同步这类场景，核心诉求是可靠、有序、不能乱不能丢，所以更适合基于 TCP 的长连接体系。哪怕中间有重传和拥塞控制带来的额外开销，也必须保证最终一致和消息正确到达。而音视频通话这类实时互动场景，重点通常不是每一帧都绝对到达，而是延迟要低、抖动要小、卡了能尽快恢复，所以更适合 UDP 或基于 UDP 进一步封装的传输协议。因为对实时媒体来说，晚到的数据往往比丢掉的数据更没价值。所以在微信这类客户端里，两者是按业务目标拆分的。强一致消息链路偏 TCP，实时媒体链路偏 UDP。2、了解 QUIC 协议...

接到了一个腾讯面试，客户端的，当时没细看以为是游戏客户端，毕竟我投的也是这个（后面才知道是企业微信的）。这点蛮重要的，在接受面试那里可以看到，还是得针对面试官的具体方向做一点处理，不然双方都很难受。面试官一口广普，说话不利索，开局也没有自我介绍，也没让开摄像头。我一开始还以为对面是个ai。上来甩给我三道题，在文档里写：合并有序链表，寻找旋转排序数组和shared_ptr实现。甩给我之后就下线了，45分钟后上线，也没监控，就不怕我用ai吗。第一道题没什么问题，追着我对头节点插入的逻辑问了好一会；然后第二道题我脑子抽了写错了，想半天也没想出来，后来我拿纸笔推演了一下才给出正确结果。第三题基本逻辑都写了出来，但是没有做特殊情况处理，比如数据处传入一个nullptr的处理（当时脑子抽了，在抛异常和直接接受里选了在构造函数里返回空指针......)，还有右值引用时传入自身的特殊处理（确实是草率了，cherno视频都有讲来着，只能说是经验不足）。然后进入了项目环节，让我讲讲自己的项目，这时我就感觉到了不对，一种鸡同鸭讲的感觉。我跟他讲我怎么用GAS实现状态互斥，他问我怎么让游戏变得更好玩；我跟他讲AI怎么设计，他问我AI模型这么大，怎么放在本地跑，当时我听到这句话的时候脑袋是懵逼的，于是跟他解释我的AI是用行为树做的，这部分自然也是没什么好结果。最后反问环节，我问面试官觉得我表现如何，他说我算法功底不错，但是习惯不好，缺少实践，二分用的也不太熟，还得多练。后面又问他是哪个方向的，这时我才知道他是企业微信的。总的来说，还是吸取上面的教训，至少得确认面试官是什么方向的。也不知为什么会让我去面，感觉是KPI面，不过面试官人挺好的，就是说话不利索，听不清楚，也不开摄像头，让我很疑惑。

rt,还是说等到31号结束后统一筛选约面