1-6、实习相关问题7、我看咱们是数学专业和ai有什么联动呢8、你对ai agent是大致怎么一个理解？比如要生成最终的答案之前有哪些步骤？rag的总结？9、它的效果不符合预期有哪些优化的方式：10、jvm的内存结构11、通过哪些方式可以让jvm某些区域溢出12、spring bean的生命周期13、深拷贝和浅拷贝区别14、实现mvcc依赖哪几个特性15、xxljob架构了解吗有去看过服务端源码吗16、算法题：判断对称树评价对实习项目了解不深入，其他还可以

1、如何看待 AI 写代码？如何看待 AI 对于后端工作带来的冲击？ 2、谈谈项目 1 的整体架构，有哪些模块，分别做什么的 3、如果把项目 1 升级为分布式系统，你会如何设计改造？怎么让数据存起来，保证不丢失、不重复，具备良好的容错能力？ 4、项目 1 中图数据在内存和磁盘中的数据结构是如何设计的？ 5、你在项目中做了哪些工作？你们的淘汰策略相较于 LRU 或 LFU 的优势在哪里？ 6、你设计的淘汰策略依据来源是什么？有无其他比较的模型？ 7、在你设计的淘汰策略，温数据被驱逐和加载时，会不会导致系统波动？怎么解决这个问题？ 8、数据迁移引擎如何设计的？ 9、异步迁移过程中如果任务挂掉了，怎...

1. PyTorch 行业首选。让你能轻松地设计和调试复杂的神经网络模型，国内外各大厂商、院校都在使用。  2. TensorFlow 根基深厚，很多成熟的企业级应用和云服务都基于它构建。近年来逐渐被PyTorch反超。  3. LangChain 一个“应用大模型的脚手架”。它帮你把大语言模型、你的数据、各种工具像拼图一样连接起来，快速构建出功能强大的AI应用。  4. vLLM 只要是涉及部署和运营自家大模型的团队，几乎都会关注和使用vLLM，因为它直接关系到服务的响应速度和成本，是当下的热门技术。  5. DeepSpeed 一个由微软出品的“模型训练超级引擎”。它能将大模型“切块”，分...