想年后找后端开发日常实习，怎么找

技术栈是java一面1.基本情况2.项目里代码有多少行？3.讲一下研究生课题4.为什么 Redis 会比数据库要快很多？5.Redis 有哪些持久化的机制啊？6.Kafka 中的 topic、 partition、 consumer group概念是什么意思？7.Redis 内存淘汰策略有哪些啊？8.Kafka 是如何保证消息的这个顺序性的？--消费端如果要多线程消费，如何保证有序？（先缓存下来，再根据offset提交）9. Kafka 如何保证它的消息不丢失呢？二面线下面1.新凯来是做什么的？--笑死人了，我说光芯片哈哈哈哈哈面试官说做良率和检测设备的（好像是）2.闲聊，我发现我这个岗位是前端。。。。我刚说完我不想做客户端和前端。。。

浙本，大四，毕设写差不多了，港硕，没有实习和科研，也没有什么项目，只有本科期间的几个课设，但是实际上都忘差不多了。最近几天开始找实习，在boss上发了自己的简历，稀里糊涂和tt约了3.20的后端一面。然而我八股和力扣一点儿也没准备…项目写了本科的几个C++的课设，基本上也没什么印象了，还得自己复习过一遍。现在有点纠结，到底应不应该去呢…这种情况下如果不去对后面会有影响嘛？还和华子的hr聊了下，但是他说因为我大四毕业的暑假不是在校生，所以没办法给暑期实习。但是他又说可以找ai infra的日常实习。我想了一下推掉了…感觉自己学历和能力都不是很够…感觉java后端很卷所以也不太想干这个，我对java的前途还是比较悲观的…对薪资没有特别大的要求，只希望岗位可以多苟一会儿。本科期间几乎所有项目都是 C或者Cpp的，所以可能也想往这个方向找…

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给我面没招了，发点面经攒攒人品～1*当大模型产生错误回答或幻觉时，在工程和算法层面有哪些规避手段？2* 描述 Transformer Decoder 的完整解码流程。3* KL 散度的数学意义是什么？在模型对齐（如 PPO/DPO）中起什么作用？4* MoE架构的具体实现原理是什么？路由（Router）是如何工作的？5* 面对模型在生成过程中出现循环、重复回答的问题，有哪些解决办法？6* BM25 算法的数学原理是什么？它相比于简单的 TF-IDF 有哪些改进？7* Agent 系统中的LangGraph是如何搭建的？其 Memory 组件的工作机制是怎样的？8* 如果单次生成的任务量远大于模型的 Max Tokens 限制，如何实现断点继续生成？9* Transformer 中 Attention 的本质是什么？请从数学角度解释。10* 为什么在计算 Attention 时需要进行Scaling11* Self-Attention 和 Cross-Attention 在作用和输入来源上有什么区别？12* 面对极长序列Attention 的 O(L^2) 复杂度问题目前有哪些主流解决方案？13* 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 机制的局限性体现在哪些方面？14* 为什么模型在长上下文对话中容易出现“信息遗忘”？有哪些缓解机制？15* 介绍 SFT的流程，以及如何构建高质量、多样化的数据集？16* 在什么业务场景下，必须引入 RLHF 或 DPO 这种偏好对齐技术？17* MinerU 在解析复杂的工业文档（如图文混排）时，具体的处理逻辑是怎样的？18* 在多模态检索中，文本和图片是如何映射到同一个统一向量空间的？19* Ragas 评测框架中的 Faithfulness 和 Answer Relevance 指标的具体计算逻辑是什么？20* 相比于 LangChain，LangGraph 在处理循环任务和状态管理上有哪些优势？21* LangGraph 的状态快照机制是如何实现任务回溯和持久化的？