27届年度总结

（一）简历深挖1. 请你先做一下自我介绍。2. 你上一段实习现在是结束了吗？3. 为什么不继续做下去了？4. 先介绍一下你在上一段实习的工作内容吧。5. 你们这个产品的目标用户是谁？你们的产品形态是什么？7. 说一下你们支持的几个核心能力，以及背后对应的算法或者 workflow 是什么样的？8. 你们是怎么评估这个效果的？9. 你们怎么判断这个素材好不好？10. 如果线上数据里发现有的素材表现好，有的不好，你们是怎么指导后续迭代的？（二）场景题1. 假设你是 TikTok Shop 的产品/运营角色，一个新商家入驻，没有短视频素材，你会如何借助 AI 帮他批量生成带货短视频？2. 投放后发现一批视频完播率和平均观看时长都很高，但 GMV 成交很低，你觉得可能的原因有哪些？你会怎么验证这些猜想？（三）拓展能力1. 你自己日常有去做一些 AI 相关的创作吗？2. 有没有比较好的作品可以举例？3. 你在运营账号的时候，内容策划是怎么做的？你一般怎么决定发哪些内容？4. 为什么你能获得比较好的互动数据或粉丝增长？你的内容或定位为什么会比别人好？（四）反问1. 业务详细介绍？2. 你觉得我进入这个岗位最大的挑战是什么？3. 你觉得我这场面试有什么不足的地方吗？

嘿，兄弟们好，我是飞哥，临近过年没事，再来唠唠我做过的票务系统。在票务这行，库存就是命脉。“超卖”（Over-selling）让你赔钱丢名声；“少卖”（Under-selling）让老板觉得你技术不行，票明明有却卖不出去。今天飞哥就结合这几年在票务系统摸爬滚打的经验，跟大家好好唠唠这里面的深水区。1. 为什么“超卖”和“少卖”是系统的生死劫？很多兄弟初学并发，觉得写个 synchronized 或是 ReentrantLock 就能高枕无忧了。但在分布式架构下，这就像是用塑料袋去兜洪水。超卖： 就像 10 个人同时挤进一个窄门，大家看到货架上还有最后一张票，结果 10 个人都下单成功了。少卖：...

2.5投递 2.6一面，1h后电话通过2.9二面1 自我介绍，实习经历简问2 手撕合并两个升序链表3 jdk和jre4 object类方法5 线程安全的集合类，如何实现的6 synchonized7 其他的锁种类8 可重入锁9 创建线程的方法10 线程池参数11 static12 工作时组长交给你一个紧急任务如何平衡13 组内员工请假而工期紧张作为组长如何解决1h后电话oc，无hr面

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...