岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...

1. 问一下本科经历2. 介绍一下你第一个项目3. DDD分层架构比传统的MVC有哪些好处？4. 你设计的业务分配的算法介绍一下？5. 算法有哪些优化思路？6. 动态标签列设计怎么思考的？7. 数据量有多大？8. 数据量很大的话，数据存储怎么优化？9. 如何保证缓存和数据库之间的数据一致性？10. 相对于你这个项目用哪种方案？11. 项目中遇到的最大的困难是什么？12. 介绍一下第二个项目13. 模型分析diff的上下文怎么考虑？14. 如果diff的关联的上下文很长超过token，你会怎么办？15. 你想的这种方案，最后输入给模型的prompt是什么？16. 对于大模型的其他组件如RAG和skills有了解吗？17. 那你有想过把代码拆分成一些知识库放在rag里面吗？18. 有对比过其他模型的分析效果吗？19. golang有了解吗？20. HashMap的底层结构21. 为什么要用红黑树？22. 红黑树增删的时间复杂度？23. MySQL事务隔离级别24. MVCC实现原理25. 手撕算法：lc402 移掉k位数字 -> 没想到单调栈，暴力枚举了QAQ反问面试官之后，感觉我的缺点主要在于项目太过于玩具了，对于高并发什么的思考处于比较浅的地步，还有就是code-review对于call graph还有一些成熟的方案不怎么了解过，相当于纯demo，面过几场才知道QAQ，估计是没啥希望了，继续沉淀了噶人们

一、面试题简述Redis 里的Zset你用过吗？它既能按照 score 排序，又能按照 member 快速查找，这是怎么做到的？底层到底用了什么数据结构？为什么这样设计？二、面试官想听的这道题本质不是问Zset 用了什么结构，而是在考察：1、你是否能从需求出发推导结构设计2、你是否理解时间复杂度与操作路径的权衡3、你能不能讲清楚为什么不用别的结构面试官真正想听的是你能不能从工程约束推导出 Hash + SkipList 是一种必然，而不是偶然。三、面试回答举例Zset 的核心需求其实很矛盾：第一，它要按 score 有序； 第二，它要支持根据 member 快速查找和更新。这两个需求如果拆开来...