第一题：直播排行榜题目多多负责多多直播的首页直播排行榜的巡检工作。今天平台一共收到 n 条候选直播内容，按输入顺序依次编号为 1 到 n。每条直播内容都属于某个主播。为了避免同一主播同时占据多个直播排行榜位置，正式生成榜单前，平台会先做一次主播去重：对于同一个主播，只保留该主播最优的一条直播内容进入候选榜单；同一主播的其他直播内容会在这一步直接被淘汰，不再参与后续排序。因此，最终直播排行榜中每个主播至多出现一次，榜单条数恰好等于不同主播的个数。一条直播内容是否更优，按以下顺序比较：点赞数更多者更优；如果点赞数相同，则评论数更多者更优；如果点赞数和评论数都相同，则发布时间更早者更优（t_i 越小...

简历完全过不了啊😢是院校的问题吗

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

1. 自我介绍2. 多模态里的旋转位置编码是怎么落到二维视觉 token 上的二维视觉 token 不像纯文本那样天然是一维顺序，所以多模态里的 RoPE 通常不会直接照搬文本侧。常见做法是把二维位置拆成行和列两个轴，分别做旋转位置编码，再把两个方向的信息组合到同一个视觉 token 表示里。这样模型在注意力里不仅能感知“前后”，还能保留一部分“上下左右”的相对结构。真正难的不是公式本身，而是视觉 token 经过压缩、重采样、patch merge 之后，原始空间坐标已经不再一一对应。这个时候二维 RoPE 的设计就要和视觉编码器、projector 以及后续 token 压缩方式一起看，否...