cider后端一面

如果面试被问到不会的问题，不要直接说“不知道”。尽自己最大努力，最好把自己的思考思路和过程说出来，很多都是开放性问题，甚至面试官也不知道答案，考察的就是你解决问题的思路。这其实是面试里的 “压力测试题”—— 面试官要的不是标准答案，而是看你面对知识盲区时的心态、逻辑和学习能力。直接说 “不知道”，等于主动放弃了展示自己的机会；但胡编乱造、不懂装懂，只会让面试官对你的印象分暴跌。1.先坦诚承认，不回避短板可以说 “这个问题我目前没有深入研究过，但我可以说说我的理解思路”，或者 “这块技术我接触得比较少，不过我可以从相似的技术点出发分析一下”。坦诚的态度会让面试官觉得你很实在，不会反感。2.再拆解问题，说清思考路径把不会的问题拆成自己熟悉的小模块，一步步推导。比如被问到 “如何设计一个高并发的秒杀系统的分布式锁方案”，如果没做过，就可以说 “首先，分布式锁的核心是解决多节点竞争资源的问题，常见的实现方式有 Redis、ZooKeeper 这些。秒杀场景的特点是并发量高、瞬时流量大，所以需要考虑锁的原子性和释放机制…… 虽然我没直接做过，但我觉得可以从这几个角度去设计和优化”。哪怕最后没给出完美答案，清晰的拆解逻辑已经赢了一半。3.最后主动补充，展示学习意愿说完思路后，可以加一句 “这个问题确实很有挑战性，我下来会去深入研究一下 Redis 分布式锁的具体实现细节，尤其是秒杀场景下的性能优化方案”。这句话能传递出你的学习主动性，让面试官觉得你是个 “愿意钻研” 的人。

1. 你最近在学哪些课程或技术方向？2. 你有没有使用过 AI 相关工具？有，用过 Cursor 和 ChatGPT。主要是辅助写一些重复性代码、补测试用例、解释报错、查 API 用法，也会用来做知识点对比，比如 synchronized 和 ReentrantLock 的区别，或者分析 SQL 为什么慢。一般我会把它当辅助工具，不会直接照搬结果。3. 你用 Cursor 的时候遇到过什么问题？最大的问题是上下文理解不一定完整，尤其是跨文件和跨模块的时候，生成的代码可能能跑，但不一定适合当前项目。还有就是它有时会忽略边界条件，比如空值、并发安全、事务失效这些问题，所以关键逻辑我还是会自己过一遍...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.介绍实习项目中主要负责的工作和具体任务2.介绍实习项目中 GRPO 的设计思路，包括工具调用能力的设计考量3.简单讲解 yarn 的设计思路4.讲解原始 RoPE 的原理5.讲解 GRPO 的实现方式6.讲解 PPO 和 DPO 的相关原理7.讲解 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 相关内容，包括 Encoder 的模块组成8.定义 rag 中召回率的计算和评判标准9.讲解 MHA 中 Q 的定义， Attention 计算过程10.说明 MHA 采用多头设计的原因11.对比 Encoder 和 Decoder 的主要区别12.讲解 MQA 和 GQA 的相关原理23．说明大模型中归一化操作的应用维度13.手撕1：最长括号序列

1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...