字节豆包后端实习生一面凉经

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攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2生成式推荐本质上是在做隐空间到离散iD的映射，你如何证明你生成的 ID 序列保留了用户意图的最优压缩3.比如广告场景下不仅仅是预估 CTR。如果我们将生成式排序引入 GSP拍卖，大模型生成的候选列表概率分布，如何保证满足激励相容性4如果模型生成的排序导致广告主出现竞价上的博弈呢5.在H100集群上跑生成式重排，现在的瓶颈不在计算而在存储带宽。如果分阶段推理，我在Prefill阶段采用了FlashAttention-3，但在 Decoding 阶段因为 KV Cache 导致的Fragmented Memory太严重，怎么办6.推荐系统要求毫秒级响应对于1B规模的排序模型，如果我要做Speculative Decoding，你如何设计那个Draft Model？这个小模型是该学大模型的 Logits 分布，还是该学用户的Embedding聚类7.假设构建一个端到端生成式广告系统。现在面临一个场景：某个新入驻的土豪广告主投放了一批高质量视频，但由于模型对新 ID 的 Semantic Indexing 尚未完全对齐，导致第一波推荐给了错误的人群，产生了极高的 Negative Feedback，生成式模型的自回归特性会不断放大这种“第一印象”，导致该广告主瞬间被屏蔽你如何设计一套Online Counterfactual Correction这种，在不重新训练模型的前提下，通过修改 KV Cache里的隐藏状态来强行挽回这批广告的生命周期9.在短视频重排阶段使用了一个 10B 的生成式模型但是业务反馈说模型在学会了今天最火的某个梗以后，竟然忘记了如何处理用户对“长尾科普视频”的旧兴趣，发生了明显的 Catastrophic Forgetting，设计一种基于 Gradient Orthogonal Projection的优化器，确保模型在更新实时热点知识时，参数更新量在旧知识的Null Space内。10.都知道生成式模型有位置偏差从 Attention Entropy 的角度来看，为什么 $N$ 个候选 Item 在序列中的排列顺序会直接导致 Logits 的非线性漂移

9本美硕 ai写的代码如何验证ai写的代码线下测试没问题，上线有问题怎么办agent loop了解吗？claude code skills 某个skill你讲一下龙虾的skills 和 claude code skills区别rag全称是什么 rag是什么你用ai写代码还要自己检查错误，那你检查错误的时间超过你写的怎么办你给我说说龙虾烧token为什么本地缓存和redis有什么不一样你迁移到redis 热key 大key怎么设置的迁移了本地缓存之后对jvm影响你这是二级缓存吗？你给我说说命中率多少怎么算的迁移什么范围redis key设置用什么本地缓存引用转redis 你把二进制转换成json？leetcode大家都刷 我考点题库里不一样的反问：你基础还需要加强，你面后端不能agent loop都不会语法也不熟悉，可能你用ai写多了，但是语法你得会，我是多年古法编程你以后上班了要学会其他的 比如创造增长 irev我说我python一般用于写利口了…

面试官是temu的，总体感觉还行，以下为回忆版：1. 拷打项目，自己挑一个讲然后问细节2. Java常用数据类型，ArrayList等底层与源码3. 数学题，算Arraylist扩容下的平均时间复杂度4.手撕，和为0的子数组手撕本来秒了，但面试官说有问题，掰扯半天发现是面试官看错了😂