面试官人不错，但有些问题被问住了， 还是太菜了。不知道能不能过。问了流程， 说是：技术 3+HR 1【面试问题】1️⃣ 可以介绍一下你自己吗？2️⃣ 你觉得做得比较有成就感的一个项目是什么？在里面承担了什么角色？项目相关8️⃣ embedding 的原理是什么？它是如何让语义相近的内容在向量空间靠近的？9️⃣ Transformer 架构你了解吗？现在流行的 GPT 类 decoder-only 模型的工作流程和整体架构大概是什么样？🔟 大模型推理成本高，主要消耗在哪些地方？1️⃣1️⃣ 你在 AI 方面比较关注、感兴趣的方向是什么？1️⃣2️⃣ 如果给你一张 32B 参数量、未量化的模型，你觉得跑起来大概需要多少显存？1️⃣3️⃣ 训练时的精度（FP32、BF16、FP16 等）和推理时的精度有什么差异？各自怎么选择？1️⃣4️⃣ BF16 与 FP16 的差别是什么？1️⃣5️⃣ 你了解不同显卡（如 RTX 4090、A100/H100）支持的计算数据类型和算力大概是什么水平吗？1️⃣6️⃣ 你平常在工作、学习或科研中是如何使用 AI 的？1️⃣7️⃣ 你会用国产大模型或工具吗？1️⃣8️⃣ 你有实习经历吗？

感受：八股文较少，围绕着实习和简历上项目问的很深内容：1.int和Integer区别2.hashmap的哈希冲突怎么解决的3.Redis集群添加新节点的流程4.b+数添加节点流程5.智力题，25匹马，五个赛道这个题6.讲讲实习7.项目内容8.讲讲自己的优点9.算法：找出数组中某个数，满足比其他任意两个数字之和都要大。（排序从后往前比较）

30min，面到一半我就知道自己凉，不可能过，技术栈不匹配1. 自我介绍2. 项目深入介绍一下3. 你觉得开发大模型和传统的app开发对数据方面有何要求的差异？4. 高质量的数据集会具有哪些特点？5. 高质量的数据集会有哪些维度？6. 会用python开发agent吗？7. 合成数据了解吗？ 我说不了解8. python进行一个异步任务会吗？  我说会简单的调用api，不会写多线程9. 你们实时用什么技术，离线用什么技术？反问：1. 部门业务2. 对候选人的要求3. 工作强度 （我很不友好了）但是整体面试官非常友善，态度非常好，虽然没办法通过，是一场不错的体验，还需要加强对AI的理解

1、自我介绍2、对其他的一些开源图数据库有过了解吗，谈一谈轮询操作的用户态/内核态区别3、谈谈不同的图数据库对图数据的一个存储结构是怎样的4、Java NIO多线程实现原理5、这个项目设计的图数据的点、边的规模是多大？6、那想要支持更大数量级的数据存储，如何改进7、项目的使用场景8、谈谈做项目2的原因，过程中遇到的难点9、缓存的数据结构是什么？10、 BeanFactory vs FactoryBean本质区别11、动态修改运行时Bean的N种方案12、热更新配置的实现思路（不重启服务）13、谈谈解决缓存雪崩的三种方案14、手撕：求两个非降序数组的中位数（力扣原题，hard）