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1.项目介绍2.面试官结合项目问3.缓存三件套4.怎么解决的（双重判定锁）5.怎么测的双重判定锁生效没6.布隆过滤器7.缓存与数据库一致性保持8.先更新数据库再删缓存（缓存短暂miss，大量请求打过来怎么办）9.@transcational注解四种机制（挖个大坑）10.Java基础这一块有什么了解的（集合，juc，jvm）11.集合中map的遍历方式12.线程创建的几种方式13.对AI的了解以及使用，实际应用场景（感觉没get到面试官的点）14.测试与测开的区别15.测试需要哪些工具，技能16.研一组里的内容17.算法哪一块比较熟，双指针，动态规划18.双指针怎么实际应用反问

2025年，是我真正意义上的“毕业年”，也是人生中情绪最复杂、成长最剧烈的一年。我硕士主攻方向是电子设计自动化（EDA），但坦白说，我对C++始终提不起兴趣。实验室日常聚焦在AIEDA方向，代码以Python为主，C++几乎成了“只在面试里出现的语言”。虽然知道EDA岗位对C++有硬性要求，我也硬着头皮刷了不少题，但总是记了又忘、写了又错，编程上也越来越依赖大模型辅助。结果可想而知：秋招投递EDA岗位时，屡屡碰壁。没有亮眼的科研成果，项目经历也平平，简历关都过不去。那段时间，焦虑、自我怀疑几乎成了常态。看着同门陆续拿到offer，而自己还在“投简历+刷题”的循环里打转，内心格外煎熬。转折发生在秋招后期。我开始认真思考：兴趣是否比“专业对口”更重要？ 答案是肯定的。我对大模型技术产生了浓厚兴趣——它前沿、开放、充满可能性。于是，我果断转向大模型应用开发方向。虽然决定得晚，准备得仓促，甚至报了个短期班“恶补”工程能力，但也算是在绝望中抓住了一根绳子。过程可谓“连滚带爬”，每一步都在补课。知识体系庞大到令人窒息。幸运的是，在春招尾声，我拿到了一份大模型应用开发的offer。然而入职后才发现公司存在工资拖欠问题，起步就栽了跟头。现在的我，一边在职“骑驴找马”，一边疯狂补基础、做项目。回看这一年，我常常会觉得实验室里我是“混得最差”的那个，一味自责“太菜”。2025年，我没有光鲜的offer，也没有逆袭的故事，只有一个普通毕业生在迷茫中摸索方向、在失败里咬牙坚持的真实轨迹。2026年，愿我们都能在热爱的领域里，站稳脚跟。

1.项目介绍2.对agent这个概念的理解3.荣耀实习介绍4.时间提升是怎么做到的5.介绍一下rag的架构6.fastapi的异步实现机制7.缓存文件清除功能怎么做的8.欺诈项目是如何保证数据的高质量9.F1值的提升是怎么做的10.量化部署后的精度损失11.后端开发的中间件有使用哪些12.介绍一下transformer的原理13.LORA微调相比于全参微调的优势14.跨团队协作上的挑战是怎么处理的反问:度小满的AI应用（面向金融）度小满主要用百度的大模型吗？（主流的都用）度小满的位置（北京百度科技园）

技术上啥也没问，2轮分别问了20min，也没手撕，看不懂一点，二面完让我等hr面。