先做代码题，再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是，节奏比较紧，前面先处理了一个在线代码题，后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”，要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值，我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路：一个队列维护正常入队出队，另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难，但相当于是先热一下身，也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问，而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来，重点问的是：你到底怎么判断哪些地方值得优化，哪些算子值得单独提出来做性能优化，哪些链路值得做融合。我当时...

各位牛牛们能给我提提意见吗

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...