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...

俺平时都是在会议室面试的，奈何会议室被另一个同门约了面试了，楼下的实验室又有同门在做笔试，只能跑回宿舍面试。大家都懂互联网的面试指不定就一小时以上了，没有电源的地方真的不敢赌。但是俺们宿舍又属于随性派，摄像头一开就感觉乱乱的，没时间找帘子，尝试两件浅色的衣服挂在了床架上，本人坐在衣服前面，试图制造纯色背景。奈何本人比较较小，衣服也有点小，怎么挡都挡不全，总能从各个小缝隙里瞥见真相。面试官进会议的时候我就想，这局完了。

项目做了苍穹外卖和黑马点评，感觉外卖太简单了没往简历上写。消息队列也没学，力扣刷了hot100题，不熟练。目标找个中小厂，向各位请教，这种情况能找到嘛？

1. 自我介绍我之前在某某公司实习，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间参与消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和网络编程（TCP/IP），了解 MySQL、Redis 组件。 整体偏工程实践，关注代码质量、稳定性及性能优化，期待在 C++ 后端方向继续提升2. 项目介绍我参与开发了一个分布式实时流处理平台，负责事件数据的实时计算和多维聚合。项目难点在于高并发写入时线程锁竞争严重，导致延迟不稳定；同时状态同步复杂，内存容易泄漏。我主要通过以下方式解决了问题： 用无锁队列替代传统锁，减少线程竞争。 设...