腾讯校招

1.先简单自我介绍一下2.介绍一下你的专业，以及主要学的的课程。3.你觉得你是更偏向在数学还是在计算机？4.你在你们专业里GPA排第几？5.说说你对java这门语言的理解6.java有哪些特性7.谈谈你对接口、继承、多态的理解8.方法重载和方法重写的区别9.你平常用的JDK版本是啥10.JDK11有哪些新特性11.你这个项目当中用到RabbitMQ,那你说说对它的理解12.那你能说说它跟其他消息队列有什么区别吗13.XXL-JOB是定时任务的框架吗14.你用过哪些数据库，哪些类型的数据库15.项目当中用了分表策略，你是按什么分的16.项目中提到降低系统耦合度和提升系统扩展性，你说下17.为啥项目当中用ES18.你这里用到三级缓存架构，为啥这么设计，我一级或二级不行吗19.解释一下RAG在你的项目当中怎么实现的20.Feed流说下是什么概念21.你提到反射和类加载，可以说说它的原理吗22.你JUC包知道把，你说下23.ThreadLocal的源码你看过吗24.你知道哪些常见的垃圾回收器25.G1有什么优势26.大模型你用过哪些，在日常生活当中有哪些体现27.你用过AI从页面设计、接口设计、再到代码，去开发一个项目吗28.你有没有学过算法导论29.你知道模型当中维度的概念吗30.你上一家公司的组织架构是咋样的31.上家是用SVN管理代码的，有用git吗，gitlab知道吗32.你这里提到的编写文档，那文档的格式，形式是怎样的33.还问了你之前习惯用cursor,然后现在说claude更好，你有具体用过吗34.openclaw你是自己部署的，还是拿厂商已经包好的去用35.我看你也有在写技术博客，你知道markdown格式吗，这里我说成了富文本（😂）36.现在多少粉丝（1个😂）后面就是反问环节，然后如果你项目当中有提到具体的数据，比如提高百分之多少，数据量有多少，面试官会特别在意，不过我都说是预估的（😂）

🕐面试时间：30min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目你如何理解mcp，mcp对function call有哪些好处mcp端有个db，你如何保证agent对mcp的调用不会对db或其他的组件造成影响，比如删除db的某些东西你对rag的了解如何对rag进行精确度的提高react范式执行，如果超出了最大步骤限制，会返回什么对第二个项目的拷打你用到了session来做登陆态的管理，为什么不用jwt，有什么考虑吗为什么要用redis和caffine的架构，对你的系统有什么好处用久了会不会出现脏数据的情况🙌面试感想：妥妥kpi了，不开摄像头，0八股，0算法，按照你的简历从头问到底，感觉差不多到...

1）为什么选择我们公司“我对贵公司的业务方向比较认可，平台规范，能学到东西，也希望能长期稳定发展。”2）职业规划“短期内先快速熟悉业务，独当一面；长期在这个领域深耕，成为专业方向的骨干。”3）期望薪资“根据行业水平和我的实习经历，期望在 XX–YY 区间，也可以根据公司薪酬体系沟通。”4）能不能接受加班“项目紧急需要配合的话可以接受，也会提高效率尽量减少不必要的加班。”5）有其他 offer 吗“有在面其他公司，但贵公司是我的优先选择。”

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...