发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目的背景2.项目相比 Linux 还缺什么3.如果拿去实际用，你觉得它和 Linux 相比最核心缺什么，举一个场景4.你觉得问题出在哪、和 Linux 比有什么不同、有没有解决思路5.Linux 的机制已经足够完美了吗6.是否可以理解为 Linux 因历史兼容导致结构变重，而你们有机会做得更轻7.Linux 在处理并发/锁问题上是怎么做的8.有没有做过 Linux 和当前系统在调度/进程管理上的开销对比测试9.运行过程中的 limit 是如何控制的10.项目到现在为止是否使用了 Rust 的 unsafe，如果用了如何处理内存隐患11.cgroup 在 Linux / 操作系统层面是怎么生效的12.cgroup 这块为性能做了什么，使用了什么高性能机制13.cgroup v1 / v2 的差异，以及现在的 cgroup 还有什么限制不了的14.cgroup 能不能描述网络带宽限制，标准实现是如何做到的手撕题：统计 1 到 n 中数字 1 出现的次数

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 实习拷打2. 调用openai的接口，背后协议是怎样的一个workflow3. 项目拷打4. code: n个人站成一排，从左到右编号1-n，每次随机淘汰一个奇数位置上的人，淘汰完之后右边的人左移，（淘汰49之后，50变49，51变50），99轮之后，只剩的最后一个人获胜，问: 假如你参加这个游戏，站在哪个位置可以让你的赢面最大5. 模型基座怎么训的了解吗6. 场景题: 根据名字预测性别，方案和需要的数据量7. 讲一下ppo，dpo，grpo，以及rl到底在优化什么东西8. 讲一下持续学习的概念吧，业界持续学习大概有哪几种方法9. 讲解一下这篇论文

刚看到这个比赛，说是工厂真实问题，不是那种水赛。想问下参加过类似产业级比赛的老哥，这种项目经历写进简历，秋招面试的时候含金量到底咋样？27 届想提前攒点实战经历，求过来人给点建议🙏

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑项目拷打（约30min1.梳理xx广告效果引擎的整体业务链路。2.离线缓存层构建：正排数据如何转化为倒排数据？3.离线缓存层构建：为什么不用Java原生的BitSet？4.序列化与反序列化优化：为了避免直接反序列化极其庞大的大对象，采取了什么设计方案？5.分布式调度设计：如何对千万级广告库（如1024个slot）进行分片处理并实现横向扩容？6.分布式调度设计：Worker定期向Manager发心跳并延长令牌时间，如果Manager挂了怎么办？7.网络协议定制（数据播发项目）：基于TCP通信，如何设计协议来解决粘包和拆包问题？场景设计题（约10min）场景背景：股票搜索功能，拥有几十万条股票代码。用户会通过输入股票代码（如300033）、名称（如腾讯）或拼音首字母（如tx）进行搜索。要求支持全匹配、中匹配、后匹配，且全匹配优先级最高，对响应速度要求极高。1.这种高并发场景下，数据存储载体应该怎么选？回答内存介质加字典树2.快速搜索的底层算法应该怎么做？3.针对中文汉字特别多的情况，Trie字典树应该怎么建？4.Trie树做全匹配没问题，那如何基于树结构实现中匹配？AI应用与工具拓展交流（约10min）日常写代码时，自己手写和大模型生成的比例大概是多少？个人的AI辅助开发工作流是怎样的？有没有了解或跑过类似 OpenHands （类Devin的自动编程Agent）这类开源项目？在大模型应用中，Skills 和 MCP (Model Context Protocol) 有什么区别？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.项目是不是练手项目3.做项目的时候有哪些挑战4.分片键的选择、数据表怎么设计的5.跳转的时候是重定向吗6.有没有压测过，大概能达到怎样的QPS面试官中间还说了主要是关注生成速度、准确性、访问速度这些，结果最后只问了QPS7.如果和实际已经有的一些系统类比，在实际高并发场景下，这个项目是否能支持，需要做哪些优化8.生成ID是否也会是一个瓶颈，比如ID的容量要怎么扩充9.什么时候需要做分库分表10.缓存击穿做了哪些缓解措施11.熔断降级是怎样做的?有没有可以让用户无感知的降级12.知识库怎么构建的?13.工具调用的具体流程14.模型在工具调用的哪些环节发挥作用了15.我的练手项目让大模型来写能不能完成16.平常的科研学习受到了大模型发展的什么影响开放性题目:1.最近关注了什么AI发展的新技术吗?对你自己的学习有没有什么启发或者帮助?2.科研或者做项目的时候有没有遇到什么困难，最后怎么解决的

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.介绍一下ReAct范式和PlanandExecute范式?这两种范式的应用场景是什么?2.什么情况下用ReAct，什么情况下用PlanandExecute?3.介绍一下Multi-Agent?是如何共享上下文的?子Agent会使用父Agent的所有Context吗?4.场景题:现在需要设计智能客服Agent，根据用户的提问来进行尽可能准确的回答，你觉得该如何设计?需要考虑哪些方面?5.如何避免这个场景下模型的幻觉问题?6.对于这样的Agent服务，电商大促的时候，流量大，有流量尖刺的情况下，如何解决?7.JVM调优时，如何查看内存对象的情况?有了解过开源工具吗?8.SSE和WebSocket的区别?

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.Agent项目3.就业意向研发/产品4.产品思维5.研发兼产品的岗位职责工作内容6.介绍自己做过的小项目7.场景题（员工满意度分析工具）8.大模型使用经验9.沟通与落地能力

面试干货分享，攒攒人品！1、实习拷打2、项目拷打a.开发用时大概多久?b.讲讲你遇到的难点或者挑战c.你项目里用了Redis，怎么防止缓存穿透?d.引入缓存后，怎么解决缓存和DB之间的一致性?3、八股a.MySQL的索引和索引失效的情况b.MySQLACID的一致性是什么?一致性和另外三个的关系?c.MySQL的隔离级别有哪几种?区别是什么?d.了解Kafka是吧，Kafka如何保证消息有序性?如何对Kafka的partition做分类?e.还知道哪些消息队列中间件，有哪些区别?4、场景题a.你有遇到过服务OOM情况吗?一般什么情况下会发生?如何排查这个问题?b.生产中如何排查CPU出现100%的问题?c.点赞系统如何设计?讲讲你的思路5、ai相关a.平时会使用Alcoding类的工具吗?b.问了一些Prompt、RAG、Agent、微调方面的内容c.如何理解大模型和传统模型有什么区别?6、算法:不超过K的最长子串

给我面麻了，发下面经攒攒人品1.TCP/IP 协议有几层？TCP 属于哪一层？TCP 是基于 IP 的，还是 IP 是基于 TCP 的？2.HTTP/HTTPS区别3.SSL/TLS工作原理4.Java 里面 ArrayList 和 LinkedList 有什么区别？5.JVM 的内存结构包括哪几个区？6.你对软件开发过程有了解吗？7.在软件开发流程里，如果想用 AI 提效，你觉得哪些环节可以做？8.监督学习和非监督学习有什么区别？9.所有大模型都支持工具调用吗？10.常用模型里，比如 GPT，支持工具调用吗？11.Claude 用过吗？是否支持工具调用？12.什么是 Skill？13.为什么它能节省上下文？14.它检索到的“相关部分”具体是什么？15.如果装了很多个 skill，llm怎么知道该用哪个？16.如果把所有 skill 都打开看，那上下文是不是就会爆掉？17.你知不知道什么是渐进式加载？18.function call 的原理你知道吗？19.大模型是怎么去调用 function call、又是怎么执行的？20.比如我本地写了一个 Java 进程并配好了入参、出参和描述，大模型会直接去运行这个 Java 函数吗？21.MCP 是一种协议吗？22.A2A 这种协议你听说过吗？是什么23.MCP 是什么，是控制什么的？24.你说 MCP 可以决定调用哪个方法，这里的“决定”是指大模型决定吗？25.你刚刚说的 MCP 和 A2A，它们分别是做什么的？区别是什么？26.实习里多 Agent / 单 Agent 取舍，你们做成多 Agent 之后，这个方案还有什么问题吗？系统还有没有什么问题？27.你自己有没有在业余用 AI 做一些东西？28.你平时有没有通过一些比较官方的渠道去了解 AI 的进展？29.Claude 这个模型你知道吗？30.Claude 最新版本现在是多少？31.GPT 最新版本是多少？32.GPT 5.4 和 5.3 有什么区别？33.Claude 4.6 现在的上下文长度是多少？

刷到佬那篇《AI时代技术er的两大职业单选题》，真的说到我心坎里了。我已经开始焦虑了。身边同学有的卷算法、有的卷开发、有的已经开始刷大厂面经。但我自己呢？好像什么都想学，又什么都学不精。佬说“流量场景还是行业场景”，我第一次认真想这个问题。我之前一直觉得“去大厂”是唯一的路，但现在发现金融、医疗这些行业好像也挺有意思的。尤其是金融，数据量那么大、业务那么复杂，技术在里面能发挥的空间好像比我想象的大。有没有学长学姐能聊聊，现在这个阶段，是应该先把技术栈打深，还是多去了解不同行业的场景？真的好迷茫

蹲一个拼多多暑期实习听说PDD薪资高，但加班也多。有了解的同学说说吗？值不值得冲？

1.携程 1月6日 投递简历1月7日 面试并完成笔试题没后续2.字节跳动1月6日 主动联系HR1月8日 当晚电话沟通约面1月9日 面试未通过3.高德——实习生1月5日 Boss直聘上收到HR主动联系1月6日 约面1月8日 面试1月9日 下午收到offer但不准备去4.快手——实习生 北京1月7日 投递简历1月9日 电话约面还没面有比我投的晚的吗

1.自我介绍+项目拷打2.为什么在你眼里 GAUC比AUC更适合 CTR推荐?3.你是如何证明各模块有效的?4.过拟合在你的项目中如何体现?怎么缓解?5.Adam RMSProp Adagrad核心差异?6.问了些树模型相关的7.GBDT LR和 DNN区别8.高维稀疏场景下LR可能比GBDT好吗9.XGBOOST如何处理缺失值10.口头说下 infonce loss focal loss

1.一个单机项目要用redis吗?2.如果不用，那么你这个ai项目上下文存在哪3.存数据库，每次读写太慢怎么办4.Caffeine、Hashmap的区别5.hashmap扩容机制，扩容之后一直删除节点会发生什么6.假如我已经 我已经过滤出了这个10万条数据，这10万条存在一个数组里面，取topK怎么做