日常实习有hard题吗

ssp，很有诚意，打算接了。有没有人知道签字费最高能给到多少

字节剪映一面1. 你做的项目是实际有社会上的用户在使用，还是个人兴趣去研究的？2. 你大概能实习多久？3. 实习地点在广州或者深圳，你有了解吗？4. 请整体介绍一下鹿山美食探店平台的整体架构，你是怎么设计的？5. 你都是去云上找的服务器吗？是买的还是其他方式？6. 整个系统分成了几大块？它们的分层架构是怎么样的？7. 这些功能都是你一个人做的吗？8. 你的秒杀功能是怎么设计的？9. 你是怎么得出高并发下乐观锁实现秒杀失败率高的结论？做了压测吗？10. 压测了多少 KPS？11. 1000 个并发下的失败率是多少？12. 你是用 MySQL 去判断库存是否大于 0 吗？13. 改完判断库存的方式后，秒杀成功率有明显提升吗？14. 你用 Redis 减库存时，减到 0 怎么处理？如何防止减出负数？15. 改为 Redis 缓存库存 + 异步下单后，有再进行压测吗？16. 异步下单后，如何让用户实时感知到秒杀成功与否？17. 如果想要提高秒杀的并发量，你还有什么优化措施？18. 库存分段具体怎么分段？19. 针对线上工业级的量，排行榜的更新和查询有什么优化措施？20. 设计全局热榜（更新频繁、查询量大），从更新和查询两方面该怎么设计？21. 千万用户量级下，用户频繁点赞导致 Redis 频繁写，这种情况合理吗？有考虑过相关场景吗？22. 全局热榜查询时，有什么应对高查询量的措施？23. 你在项目中的哪些场景分别解决了缓存穿透、雪崩和击穿的问题？24. 请分别讲解缓存穿透、雪崩和击穿是什么？25. 如何应对缓存穿透？26. 布隆过滤器会有误判吗？27. 缓存雪崩的第一种情况（缓存统一过期）怎么解决？28. 如何解决缓存击穿？29. 热门 key 非常热，全网都来查询，即使有 Redis 缓存也可能爆掉，这种情况怎么处理？30. 多级缓存该如何分布？31. 如何提高一个热门 key 的并发量？32. Java 中的两个等号和 equals 有什么区别？33. 如果 equals 没有实现，默认比较的是什么？34. 用双引号声明的字符串 "ABC" 和 new String("ABC") 用两个等号判断是否相等？35. Java 中的 Volatile 关键字有什么作用？36. Volatile 能保证原子性吗？37. 实际中你平常会用到 Volatile 关键字吗？38. 交替打印是怎么样的实现？多个线程修改变量时需要加锁吗？39. 计算机存储层次从快到慢依次是哪些？40. 二维数组按行和按列遍历，性能会有差别吗？41. TCP 中 TIMEWAIT 状态有什么作用？42. 你对 TCP 的哪些知识还有印象？43. TCP 的全双工能解释一下吗？44. TCP 和 UDP 主要有哪些区别？45. 两条 SQL 语句的性能怎么样？如果不行该怎么优化？46. 模糊匹配时除了把字段反过来存，还有其他更高效的办法吗？47. 深度分页问题该怎么处理？48. 请分别举例出行锁和表锁的触发场景？49. 更新操作一定是行锁吗？有没有什么条件会变成表锁？50. Redis 中的过期删除策略是怎么样的？51. 由 N-1 个正整数组成的未排序数组，元素是 1 到 N 不重复的整数，如何找到缺失的那个数？52. 给定一个先序和中序序列，如何输出后续序列？53. 你对本次面试的项目组主要业务流程有什么想要咨询的吗？54. 你对面试流程（日常实习生）有什么想要咨询的吗？55. 你对简历有什么想要咨询的建议吗？

一、少量八股1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.kv cache是什么？它为什么能极大地提升推理速度？4.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？5.为什么要用reference model?为了解决什么问题？二、项目深挖1.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。2.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？3.你们有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？4.你是怎么设计agent的记忆系统？5.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？6.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？7.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？8.你简历里的人机协作流程，具体是什么意思？怎么设计人工干预与agent自动处理的平衡？9.human feedback是怎么被agent消化吸收的？有没有用rl进行策略更新？三、业务理解1.有没有做过模型压缩？比如在车载端或低端设备上的推理加速？2.如果量化后理解能力下降怎么办？怎么做精度补偿？3.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？4.如果要做电商agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？5.有没有做过A/B测试？

牛油们，现在非常的纠结。拿到了一个阿里的开发岗，主要是做大模型agent相关的开发，主要包含多agent，rag，模型后训练但是组里面对这个的了解非常少，很多需要自己探索，训练资源有限。另外一个是携程的算法岗，也是大模型相关。阿里base杭州，n*16携程base上海，(n+5)*15但是阿里的各种补贴加上以后会比携程高一点点现在主要是考虑到以后的发展，不知道哪个会好一些。如果选择携程的话以后这个title能不能支撑跳槽到大厂，以后的发展好不好。阿里的话感觉组内人对这个领域了解的不多可能学到的东西会比较有限，个人成长有限。牛油们有没有比较好的建议。佬们可不可以投完票说说怎么回事嘛😭