1.创建 String类型，存储在哪儿?2.String为什么是不可变的3.HashMap扩容机制4.头插法和尾插法分别有什么问题5.线程安全的集合?-追问copyrightarraylist原理6.Volatile怎么保证有序性的7.跳表及其实践复杂度8.Wait和sleep的区别9.现有 spring 的某个类里面有三个方法，分别对应数据库的三个事务。方法一上有 @TRANSATIONAL注解,且在方法二中被调用。假设此时事务二回滚了，事务一会如何吗?10.假如方法二中增加了 try-catch呢?

1说下tcp和udp的区别2说下浏览器输入url会发生什么3进程的通信方式4线程的通信方式5我看你实习写了数据库多表联查优化，数据库多表联查如何优化的6实习的多源异构数据问题，怎么解决的7构建统一网关，你这个api是写在网关上还是在哪里8你是如何进行数据清洗的 你这个api是写在哪里的9实习时候针对mysql多表联查缓慢问题，具体如何解决的10springboot的启动注解是什么，具体有哪些子注解11http是无状态的，那怎么让它有状态的存放信息呢12你项目用了jwt是吧，那假如这时候我别人吩前获取到了你的jwt，它能实现登陆吗13jwt一般设置时效性，如何实现只能单次登陆14mysql的多表联查的join索引还能用吗亥作时15讲一下redis的zset的底层结构16ThreadLocal在你项目作用是什么，会有什么问题17讲下为什么会产生这些问题18你刚刚说到线程池容易数据错乱，假如我这时候线程池有个任务，需要读取主线程的俬以的据，主线程设置了ThreadLocal，可以有什么办法19linux用过吗，一般拿来做什么，常用的命令用过哪些20你们网关是如何设计的21mysql你说你用到了索引，那你说说索引失效的场景有哪些22最左前缀原则，比如创立了联合索引a,b,c，我输入where b=xx and c=xx索引生效吗，假如ba呢，bac生效吗(这里我觉得生效，但他好像不信)23你实习的数据库用了mysql和es，他们分别存储什么数据的一般

12.3 自我介绍webworker用来干嘛的说说大文件分片上传分片机制还有什么优化空间吗(md5碰撞需要解决)虚拟列表是什么怎么实现图片懒加载首屏优化axios怎么取消请求有没有封装过组件 提取公共函数等vite工程化都干嘛了算法考数组转树反问整体节奏很舒服 算法也不算很难 面试官也很和蔼

LRU缓存实现

1. 实习项目难点与解决问题背景+解决思路+最终效果2. Redis高并发优化项目中如何使用Redis的？现在如果并发很大，Redis扛不住的话可以怎么优化？3. 多层缓存一致性多层缓存的数据一致性怎么解决？还有其他方案吗？4. MySQL索引原理讲讲MySQL的索引的原理，其他引擎或者是其他数据库的索引有没有了解？5. MySQL主从延迟处理MySql主从同步有延迟应该怎么处理？6. MySQL查询压力优化如果MySQL查询压力大怎么做？7. 慢SQL排查与优化慢sql是怎么排查和优化的？8. 高效索引创建如何创建正确高效的索引？9. 大索引数据量问题索引数据量庞大会造成什么问题？从数据插入和更新的角度来说一下？10. RabbitMQ vs KafkaRabbitMQ跟Kafka的区别是什么？11.  Kafka延迟消息实现Kafka能实现延迟消息吗？怎么实现？12. MQ消息消费保证MQ怎么保证消息消费的？13. MQ宕机处理MQ宕机了怎么办？14. MQ队列满处理MQ队列满了怎么办？15. Golang内存泄漏排查Golang内存泄漏的场景有哪些，怎么排查和优化？16. 文档去重推荐场景题：我们现在给用户推荐文档，如何保证用户所被推荐的文档不是重复推荐？17. 二叉树右视图

项目 拷打半小时八股1. CPT和Pretrain的差别，IFT和SFT的差别2. RLHF、DPO有训过吗，讲下原理3. 介绍GRPO的优化4. 讲下Transformer架构5. Attention公式，除根号d有什么作用，缓解梯度爆炸还是消失6. Norm为什么用LN层而不是BN层7. RMSNorm，PreNorm和PostNorm区别8. 有做过模型量化部署的工作吗代码买卖股票I用dp写，买卖股票II用dp写反问1. 可选base地

一、项目深挖1. 训练时显存占用高的瓶颈在哪？做了哪些显存优化？2. 如果重新做一次，你会在哪些环节提前做 ablation？二、 延伸八股：1. AdamW 与 Adam 在权重衰减上的实现差异？2. 梯度累积等价于 batch 扩大的严格条件是什么？3. PPO 的核心目标函数是什么？每个符号的物理意义？4. 相比 PPO，GRPO 的“Group”体现在哪一步？5. KL 散度在 RLHF 阶段出现的位置、作用以及过大/过小分别会导致什么现象？6. Multi-Agent 场景里，Reflection 模块与 Memory 模块的输入输出各自是什么？它们如何解耦又能互相增强？7. 简述 MRR 的计算流程。8.同样是排序指标，NDCG 与 MRR 的评估视角差异在哪？三、手撕环节原地快速排序📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.粗排精排区别2.如何提升粗精一致性3.粗排可以提升的点4.主要看的离在线指标5.预估的目标6.做某个项目时遇到了什么困难，为什么会这样做7.如何更好利用特征8.离在线不一致怎么解决9.如何评估召回结果的好坏10.什么时候会用到对比学习11.如何去判断特征的重要程度算法题:只有一面考察了算法题，求二叉树两节点最近公共父节点

1 实习介绍2 介绍和推荐系统最相关的那个项目3 项目和工业界相比少了哪些环节4 召回后的候选物品数量5 你的项目有没有应对物品冷启动的方法6 那用户冷启动如何解决7 梯度下降是局部最优还是全局最优8 决策树了解哪些9 说说防止过拟合的方法10 决策树如何输入年龄之类的离散特征11 如果神经网络的所有权重初始化为0，训练结果会怎么样12 了不了解C++，能不能快速的复习重新掌握13 了不了解numpy矩阵运算的原理代码题：快排，最长回文子串

让 AI 梳理的录音，部分可能会不太准确Q1: 百度这边推理优化用的什么框架,主要做了什么?使用框架: SGLang主要工作:FP8量化: 显存降低50%,吞吐量提升40-50%,困惑度变化<2%Chunked Prefill调优: 升级SGLang到0.5.4版本，默认开启chunked prefill, P999延迟从150ms降到120msCUDA Graph优化: 解决FP8量化模型无法启用Piecewise的问题,通过注册自定义kernel到FakeTensor。P999延迟降到53ms(降低55%),QPS从30提升到60并发稳定性: 修复TokenizerManager高并...

实习和项目 1.详细介绍实习工作, 广告全链路细节2.序列建模有哪些结构3.端到端相对 SIM 的增益在哪里4.是否有attention 极化现象, 如何应对5.序列 item 包含哪些特征6.信息流推荐场景下可以引进哪些序列7.是否了解 NIP loss8.介绍召粗突破双塔的方法9.生成式推荐的优势有哪些codingleetcode 437. 路径总和 III （hot100 中等题）反问

1.实习和项目2.介绍业务场景3.多端多场景推荐有哪些建模思路4.如何估算一个业务场景一天的样本量5.广告业务的目标, 和推荐的区别6.讲一个收益远超出预期 / 远低于预期的工作, 分析为什么7.模型从训练到上线, 会涉及哪些部分8.序列建模如何进行效率优化9.了解哪些神经网络底层优化的方法10.介绍 Flash Attention11.FP16 和 FP32 的区别12.介绍 TensorRT反问

1. 实习介绍2. 手写算法题：leetcode 2. 两数相加3. 介绍你最熟悉的项目（涉及到以下八股）4. LSTM的结构5. 写一下sigmoid的公式6. 介绍一下AUC的定义/物理意义7. 介绍一下Transformer的结构8. 原论文中编码器和解码器各有几个？9. 多头注意力中，算出来的注意力分数的物理意义是什么？10. 掩码注意力的作用是什么？11. 手撕一下AUC（不用numpy）12. 你目前的offer情况？13. 你的未来求职意向？14. 你的优缺点各是什么？15. 反问环节

1.基本数据类型2.int 和 integer 的区别3.list : linklist & arraylist & copyonwritelist4.保证 list 并发安全5.hashmap原理6.内部类和静态内部类7.设计模式了解多少8.单例模式的优缺点9.建造模式的优缺点10.单例模式创建的并发安全11.四大组件介绍一下使用场景12.activity 的生命周期13.activity 的启动模式14.安卓持久化15.activity间信息传递16.listview & recycleview17.anr18.实习项目相关19.无手撕

二面： 1.CV 和 NLP 的区别与联系2.在Transformer 框架下，CV、NLP、语音是否可能“大一统”3.大模型训练：数据清洗、处理、配比的方法4.大模型训练：如何更容易提升模型性能5.什么是大模型的幻觉，如何缓解6.为什么会有复读问题，业内有哪些解决办法7.工具与 Agent：大模型工具调用的实现方式8.工具与 Agent：Agent 的组成部分及实现方法9.开放题：你在大模型训练中遇到过的困难，如何解决？10.代码题：实现一个Tokenizer（只能用 PyTorch 基础语法）

1.了解过哪些大模型？它们在结构上的差异？2.大模型常用的位置编码有哪些？优缺点分别是什么？3.介绍预训练—后训练—推理的流程4.详细问了 RLHF（包括 PPO 算法原理）5.DPO 和 PPO 的区别6.超长上下文是怎么实现的（例如 Kimi）7.大模型智能体（Agent）的工作原理和组成部分8.场景题：如何训练一个大模型，让它能更好地精确提取摘要9.码题：经典股票四连问（121、122、123、188）

1. 第一段实习的核心任务与业务目标分别是什么？2. 四塔多目标方案相较经典双塔在 CTR/跨类目召回上带来哪些可量化收益？3. 离线样本构造、天级更新流程及线上特征滞后补偿机制如何设计？4. 用户塔输入特征列表中，哪些对跨类目效果拉动最大？上线后除 AUC 还重点监控哪些业务指标？5. 多模态向量维度规模多大？全量推涨后提升显著的根因分析结论是什么？6. 商品塔接入多模态 encoder 后为何离线指标下滑？定位到哪个环节？7. 第二段实习的特征清洗链路如何缩短 40%？混合负采样的 hard 比例与动态策略、loss、激活函数分别如何选型并对比？8. 是否尝试过 MMoE 等专家网络？专家数量与推理延迟增量各是多少？9. 推荐场景下除 dropout 外的两种过拟合抑制手段10.Transformer 各子层功能及去掉 FFN 的影响11. 编码：在已排序数组中用 O(log n) 实现目标值的左右边界查找📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.项目里怎么调大模型api，prompt有做安全性设计吗2.节流函数是怎么实现的3.节流时间间隔150ms，300ms内连续触发，会执行几次4.定位有几种，在文档流中吗，有什么作用?5.css选择器有哪些6.伪类选择器、伪元素选择器分别是干啥的7.介绍-下flex布局8.flex:1是一个聚合属性，聚合了哪些?9.实现水平垂直居中的方法10.css盒模型11.介绍-下bfc12. vh vw有用过吗13.实现一行文字，超出末尾显示省略号，如何实现14.箭头函数和普通函数的区别15.介绍一下闭包16.开发中哪些场景会造成闭包、内存泄露17.settimeout有一个计时不准的问题，为啥18.settimeout是啥时候开始计时?执行?如果是0，会立刻放进宏任务队列吗?19.react的fiber架构有啥用?为什么可以打断任务执行20.schelude怎么分配优先级代码:判断了一堆三等，两等数组转数事件循环，代码输出顺序

1.虚拟滚动技术你是怎么实现的?2.首屏加载时间的减少你是怎么实现的?3.什么是SPA应用4.你项目里写到了冗余请求减少了40%，你是怎么实现的?5.介绍一下选择器的优先级6.怎么用一个新的样式来覆盖ID选择器去设置的样式?7.在CSS中如果我想隐藏一个元素，应该怎么做?8.在容器中想把一个子元素去做一个居中，怎么做?9.如果想实现一个左边栏是固定的菜单栏，然后右边根据不同的菜单内容来显示不同的内容，我要求右边要占据除了左边以外的所有空间，应该怎样做?10.ES6中的let和const有什么鴰恓抨釭百性?11.那么我用const定义了一个变量，那么这个变量的属性可以改变吗?为什么?12.我想定义一个对象，我初始化了之后，我不想让别人更改，如果别人更改就报错，怎么实现?13.介绍一下闭包的特性14.除了闭包还有什么会导致内存泄漏?15.箭头函数有什么特性?