腾讯pcg技术栈-应用效能技术方向一面

3/26 一面：问了简历，leetcode hot1003/31 二面:问了简历, 无手撕，聊了个人背景4/10 hr面:基本信息和云证，说要一到两周才能出结果，base深圳4/12 录用评估4/14 oc不知道接下来是挂还是顺利推进了

1、go语言中并发的关键字有哪些，sync包下面有什么2、go的调度模型3、go的协程和线程的区别4、协程是只有2kb的话，什么时候会扩容，无限扩容吗5、go的内存模型6、go的变量是在哪里分配的7、go语言有什么机制保证它是可以快速分配内存呢8、go的堆和栈各有什么结构9、tcp udp区别，各自适用什么场景10、tcp什么机制保证可靠性（校验和答得不太好）11、http常见返回码，一般含义是什么12、http header常见字段13、mysql 存储结构，有什么好处。14、假如你用了mysql，服务出错了，你会怎么解决15、除去最左匹配原则失效，还有什么场景会导致mysql索引失效呢16...

简直是夯爆了！！！1.实习项目相关问题2.详细介绍一下你做过的智能客服系统。3.你们这套系统主要的应用场景大概是怎么样的？能举个例子介绍一下。4.什么情况下需要用到你的那个 expert 相关技术？5.整套系统的主要难点是在于什么地方？6.中间的 Planner，它的规划机制是怎么样的？比如它底层需要调用哪些工具？是不是需要多轮规划？中间的一些详细设计是怎么设计的？7.你们怎么去评估客服对客户的输出是好还是坏？8.搜索功能是怎么实现的？9.你在中间起到的主要作用是什么？你做出了什么改进？10.你这个迭代的过程中，有 ground truth 吗？比如每一个 query 实际上最终最相关的商品是有哪些？11.你中间做了一些什么样的技术迭代？最终体现在人工评估指标上有什么样的提升？有做过对比吗？12.这个人工评估的指标是怎么设计的？最后它的指标结果怎么样？13.这个指标结果是内部人工评估的，还是线上的结果？14.中间优化的过程中，你们用的是一个什么样的模型？15.你的那个 expert 模型，怎么去训练的？样本从哪里来？16.导购场景的数据是真实的用户跟人工客服对话的场景数据吗？17.训练的样本量大概是多大？18.1000 条样本就足够训练你的这个模型了吗？19.你对比过训练之前跟训练之后，同样的问题模型学习后的能力提升大概有多少？20.你能做到比原始蒸馏出来的模型效果还强吗？21.训这个 8B 的模型用的是多大显存的？什么显卡？八股1.正常来说，1B 的模型在没有做任何量化的情况下，原始 FP 格式存储大概要占到多少显存？2.不考虑梯度的情况，单纯只考虑 Inference，把参数加载到显存里面大概要占多少显存？3.平时有用过一些量化加速的方法吗？4.常用的量化手段比如 INT4、INT8、BF，它们之间怎么做到加速的？你有了解过吗？5.FP 跟 BF 之间的区别，你了解吗？6.FP 和 BF 底层实现的区别主要在哪个地方？7.正常的 MP32 在底层数据存储上，小数是怎么表示的？手撕：有连续的 N 个正整数，随机抽出一个（不拿头尾），将其他数乱序放入 N-1 大小的数组中，找出被取出的数。要求时间复杂度 O (N)，空间复杂度 O (1)。

在你简历中的两个项目里，你觉得哪一个做得比较好或者更有技术含量？讲一下虚拟滚动的实现原理是什么？虚拟滚动在处理用户快速滚动时，底层是如何监听更新并保证页面流畅度、不掉帧的？针对 AI 对话的流式渲染，在技术选型时为什么要选择 SSE 而不是 WebSocket？结合 Markdown IT 工具，前端打字机效果具体是如何处理数据拼接和渲染的？你目前实现的打字机效果，是根据服务端响应的数据块增量渲染，还是真正做到逐字渲染的？假设后端逻辑不变，要求前端调整成“带有光标且挨个字匀速吐出”的真实打字机效果，你会怎么调整架构设计？如果这个 AI 对话平台要做到支持一万个用户同时在线，从前端或服务端的架构...