携程签约毁约。。。

1.实习介绍2.看你用了protobuf，它是通过定义的过程当中是通过什么东西识别它的字段的呢？3. 比如说我定义了一个 int对吧，如果下一个版本，我又定义了一个它怎么识别我定义的是同一个东西呢？4.它的required和optional是有啥区别5.你能介绍一下 java那个锁么，有什么类型的锁，作用是啥6.自旋锁和排他锁作用是啥7. 那锁自身是怎么保证，比如说两个线程a一起加锁，然后保证他自己就是说底层实现出来。有人知道我这个东西已经加过了。9. cas是软件支持的还是硬件支持的？10.这个 int 变量需不需要 cache line对齐呢，会不会出现伪共享的问题11.cas等于是说还是要软件层面上强制控制他cache line对齐是么12.数据库当中为啥会有日志13. 那为啥恢复数据防止丢失？就是说比如说我修改的时候我直接去改数据库不行吗？就是我们单纯比如说像redolog那我不记录它行不行，我直接把数据库就给改了。14. 那redo log本身也是要写盘的啊，万一写了一半宕机，不一样也不安全吗？15.你说redo log 是顺序写，那最终还是要改数据文件，那我不还是得随机写一次吗？这性能上怎么算划算？(争论上了也是无语了，大哥这只是校招)16. 所以是不是其实 redo log 主要是出于数据安全性的考虑？性能不是重点，是这样么17.redo log和binlog的区别你知道吗？为什么要两份日志18.如果 redo log 写成功但 binlog 没写成功，数据库会怎么恢复19. 你觉得现在 Java 的生态还适合做高性能服务吗20. 你觉得 AI 模型推理和高并发服务有什么共性21.手撕：有一堆怪物，每个怪物有一个血量 a1, a2, …, an。每次让两个怪物打架，血多的赢，血量变成两者血量差 |x - y|，另一个死。如果血量相同，两个都死。重复打，直到只剩一个怪物（或全死）。求最后剩下的怪物的血量最小是多少？22.你能解释一下为什么最后结果是最大公约数吗？不是最小公倍数吗23.假如我换个规则，比如胜者血量变成 x + y，那结果还会是 GCD 吗

eino v0.7.15 版本更新详解：ChatModel Agent 中间件与 Agent 名称修正1. adk 修复：在未配置工具的情况下支持 after chatmodel在此前版本中，当 ChatModelAgent 未配置工具时，AfterChatModel 中间件不会被正确执行。本次更新通过调整 ChatModelAgent 的链式执行逻辑，使得 AfterChatModel 在没有工具配置的情况下也能够正常触发。具体改动体现在 chatmodel.go 文件中，对 buildRunFunc 方法进行了修改：• 在构建 Chain 时引入本地状态生成函数，用于初始化 ChatModelAgentState• 在 ChatModel 执行前，通过 StatePreHandler 更新并处理 state.Messages，同时顺序执行 BeforeChatModel 中间件• 在 ChatModel 执行后，通过 StatePostHandler 将模型输出追加到 state.Messages，并顺序执行 AfterChatModel 中间件• 保证 BeforeChatModel 和 AfterChatModel 都围绕 ChatModel 的执行过程正确生效通过这一调整，即使未配置工具调用能力，ChatModel 的前置和后置中间件也能按预期执行。2. adk 修复：agent 名称设置修正在 flow.go 中，对 agent 运行时的 AgentName 和 RunPath 设置逻辑进行了修正。更新后的逻辑说明如下：• 始终使用当前 agent 的名称作为 event.AgentName• 当 event.RunPath 已存在时，将框架生成的 RunPath 与自定义 RunPath 合并，避免重复或错误的路径段• 当 event.RunPath 不存在时，直接使用当前运行上下文中的 RunPath• 保证事件记录策略中，RunPath 能够准确匹配当前 agent 的执行路径，避免因路径重复导致的事件不记录问题该修复解决了在运行流式 agent 时，AgentName 和 RunPath 可能配置错误的问题。

1.请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2.如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3.LoRA微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4.kv cache是什么？为什么能极大地提升推理速度？5.RAG的完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6.微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7.在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？是怎样保证实时性的？8.训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9.在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10.大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？11.如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？12.代码：lc15 三数之和