2本9硕研一准备java还是大模型啊？

1.自我介绍 2.讲一下你的自动化评估体系是怎么设计的吧 3. markdown转html做报告验证，那你这个合法性是怎么判断合法的？是直接看渲染结果吗？那怎么做自动验证的？ 4.你说截图验证，那你这个截图是怎么生成的？怎么知道截图渲染的是正确的 5. Agent 推荐比赛的提示词优化流程讲一下，是怎么构造出更优提示词的 6.你这个提示词优化迭代里面，比如说你怎么判断当前生成提示词就是“最优 7. 刚刚说“反思机制”有个模块，那我想问问这个反思机制是怎么做的？是类似 Chain of Thought 吗？有没有自动修正能力？ 8.帮我实现一下Transformer 里面的多头注意力你能现场实现...

一面-10.091、自我介绍2、实习介绍3、C语言、go、java三者GC的区别4、java的引用类型和c语言指针之间的关系5、思考题：大量数据求方差，只遍历一次1. 将数据分片存储在多个节点上2. 每个节点使用多线程计算本地分片的统计值（总和、平方和、计数）3. 汇总所有节点的统计值计算全局方差6、代码题：借助ai编写分布式缓存数据一致性和数据对齐的校验系统7、5分钟看代码，跟他讲8、分布式缓存的优点9、热点数据的筛选策略10、反问二面-10.101、自我介绍2、使用ai idea的心得3、rag的流程4、向量模型和对话模型的底层区别5、流式输出的好处和坏处6、虚拟线程和普通线程的区别7、mcp8、项目中怎么使用Redis9、zset原理，java哪里用了zset10、反问三面-10.141、自我介绍2、拷打实习3、MySQL慢查询如何优化4、线程池核心参数5、countdownlouch原理6、对ai coding的理解7、算法：数组前K个最小的数8、反问ε=(´ο｀*)))唉，晚上通知我面试没有通过美团日常实习三面，见都没见过，三面这么简单我都以为要过了呢，还记得当初一面面试官跟我说我一面过了估计二面过不了，但我二面过了又给我加个三面，问的这么简单还跟我说面试没通过，不想要我就直接一面挂了呗，感觉被资本做局了，牛客上都有一面oc的，到我这三面，竭尽全力依旧无法战胜，我就那么招人嫌嘛，感觉自己真的是运气不好（至于为什么这么说可以看我以前的帖子），幸运女神什么时候能眷顾我一回，md我这一路太难了，希望明年秋招能对的起现在受的罪吧，道心破碎了兄弟们，搞得我都有一点怀疑自己了，不管了从今天起化身美团第一黑子

1.自我介绍 2. Lora 原理（核心是低秩分解：将原始权重更新近似为两个低秩矩阵乘积，减少参数量，保留主导方向，训练高效） 3.了解 DeepSpeed 吗， ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO -3分别做了哪些优化 （1 优化优化器状态，2 优化梯度，3 切分参数，全面节省显存） 4. Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA, DeepSeek 有什么区别（Qwen采用GQA+SwiGLU+RMSNorm，和LLaMA架构非常相似，差异在训练数据和tokenizer中文支持更好；DeepSeek只用MoE/ MLA架构，Qwen系列主要是Dense模型） 5.怎么缓解...

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