这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

一面八股？ MongoDB是不是关系式的场景题数据库 面对一亿个用户存储场景应如何设计存储结构？ 在上述存储设计中，如果存储用户密码，会如何考虑和设计，尤其需要考虑哪些安全问题。此处特别举例讨论了如果攻击者获取数据库权限后，通过复制加密密码来冒用他人账户的场景，询问如何防范？ 询问在MySQL中，当数据量达到几百万条时，使用limit分页查询到1万页以后是否还能高效执行，以及原因。计算机网络 询问在浏览器输入一个域名后，请求是如何一步步到达服务器的，以及服务器IP是否会直接对外暴露java中的集合 询问Java中hashmap的扩容机制，特别是在扩容过程中如何处理并发读写的问题一面强度太大了，...