一位粉丝朋友分享了最近参与美团民宿旅游业务线的一面的经历，全程约1小时，面试官围绕高并发、分布式事务、性能优化等高频考点展开追问，问题密集且注重落地细节。以下是完整问题整理+回答思路+扩展解析，助你避坑！一、项目与高并发场景1. “介绍一个项目中的难点，并说明QPS和用户量峰值？”回答示例： 项目背景：民宿节日大促活动，瞬时流量激增（如春节、国庆），用户抢购特价房源。核心数据： QPS峰值：约8000（主要集中在活动开始前5分钟）；用户量峰值：单日活跃用户12万，抢购时段并发用户3万+；难点： 库存超卖：多节点并发扣减库存的原子性问题；系统崩溃风险：流量洪峰导致服务雪崩；响应延迟：用户提交订单...

不知道还能不能找到实习，小厂也无所谓了。拜托🙏各位能给一点简历指导意见，洗耳恭听

大语言模型关键技术概览规模扩展：早期的研究主要关注模型参数规模所带来的性能优势，最近的工作则是加大对于高质量数据的规模扩展。数据工程：首先，需要对于数据进行全面的采集，拓宽高质量的数据来源；其次，需要对于收集到的数据进行精细的清洗，尽量提升用于大模型训练的数据质量；第三，需要设计有效的数据配比与数据课程，加强模型对于数据语义信息的利用效率。高效预训练能力激发：多种高级提示策略，包括上下文学习、思维链提示等，通过构建特殊的提示模板或者表述形式来提升大语言模型对于复杂任务的求解能力。人类对齐：首先训练能够区分模型输出质量好坏的奖励模型，进而使用强化学习算法来指导语言模型输出行为的调整，让大语言模型...