腾讯补录到我室友了

一直想发的，但因为一面面了 1h47min 让我整理面经就整理了好几天小黑盒面试官有个特点，你要是没回答到他的点上，他就会打断你，会一直深挖整个面试压力爆大，过程中大脑宕机重启宕机重启一面自我介绍介绍下 GMP 是什么东西？如果在早期的 GM 模型中，我们直接给每个 M 分配一个本地队列和上下文资源，不也能解决全局锁冲突的问题吗？为什么非得在 G 和 M 之间，再凭空造出一个 P 的抽象层呢？M 没法窃取吗？为什么非要 P？如果 M 阻塞掉，P 会怎么处理？怎么动态知道 M 会阻塞，并提前退回 P？M 被解绑后，它还有 P 吗？新接手的 M 是哪来的？如果所有的 M 都进行了系统调用，程序会停...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

我是犯天条了吗？大佬们

1. 如果知识库原始数据不是 markdown，而是 PDF、PPT、图片或者网页，你会怎么处理进 RAG 系统？PDF 和 PPT 会提取标题、段落、表格和页码，图片先做 OCR，网页先抽正文和元信息，然后统一清洗噪声、去掉页眉页脚、按语义做切片，补上来源、时间、文档层级这些元数据，最后再做 embedding 和索引。这样后面的召回、溯源和权限控制都更稳定。 public List<Chunk> buildChunks(Document doc) { List<Block> blocks = parser.parse(doc); List<Block> ...