理想汽车

线上面试，约30分钟自我介绍HashMap的实现原理是什么？哈希查找平均是O(1)，链表的查找平均是多少？红黑树呢？假设最极端的情况，1024个元素都冲突到同一个节点，要查多少次？Map和Set有什么本质区别？TreeSet和HashSet有什么区别？如何将一个线程不安全的集合转换成线程安全的？自定义线程池的参数有哪些？这三个参数（核心线程数、最大线程数、等待队列）的生效顺序是什么？面向对象的三大特性是什么？多态是什么？如何实现的？抽象类和接口有什么区别？Java为什么选用字节码形式？字节码方式的弊端是什么？Java 8之后的垃圾回收器有哪些？G1相比CMS这种老年代的回收器，它的优化点在哪里...

面试官人很好，很有耐心二面：1.自我介绍2.项目拷打3.讲一讲volatile的作用？（提到了一个总线锁，这个没回答上来，应该和内存屏障有关）4.ThreadLocal项目里怎么使用的，为什么可以降低GC压力？还有哪些使用场景?5.redis使用场景？6.redis新增从节点的命令是什么？7.redis全量同步的整个过程是什么?8.redis有哪些日志？9.二叉树最大路径和（需要手写Node节点，构造用例运行）10.反问：表现怎么样？主要做什么？进去之后实际需要做些什么？有没有人可以说说业务面会问些啥啊？🥲

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

ai算法实习生2026.03.04，下午14:00，一面，线上，1h左右，都开摄像头了1.自我介绍2.多策略微调这个项目是什么类型的？在 910B3 服务器上微调Qwen-3-8B 模型，使用全量微调、lora 微调和 freeze 微调三个策略做对比，是自己为了学习模型微调自主开展的项目。3.这个项目最终成果和目的是什么？目的是提升模型在中文语义理解方面的能力，最终用中文逻辑推理、中文语理解、知识相关三个数据集完成了测试。4.可以举例说一下中文语言理解的实现过程吗？选用中文逻辑推理、中文语理解、知识方面的三个数据集，基于Qwen-3-8B 模型用三种微调策略训练后，用这三个数据集对模型进行中...