1. transformer 和 bert 有什么区别2. CLIP 中文本编码器的结构是什么样的，输入输出是什么3. 知道哪些微调方法4. 知道哪些正则项5. 知道哪些损失函数6. 评估一张生成图像的好坏有什么指标7. transformer 中的 Q K V 是什么含义8. transformer 变体有哪些9. 讲讲 VAE 的原理，VAE 的变体有哪些10. 模型过拟合有什么解决办法11. transformer 中 QK 为什么除以根号 d12. 现在要为番茄小说的每一章节生成一个图像，可以怎么做，有哪些要考虑的问题13. 知道哪些多模态大模型，具体是如何做的14. 图像风格迁移怎么实现15. 训练时爆显存怎么办代码题是接雨水，力扣第42题原题。面试中并没有问我的项目和论文。面试官人很好，是我太fw了

之前找工作，搜了一部分互联网上的Golang社招面经，这里是一部分的总结> 牛客的md编辑器不太行，我原始的md文档渲染的一塌糊涂，这里用富文本写出来，复制到自己的md编辑器看就可以了，不过也没多少样式。# v2ex调研## 4年大厂面经https://v2ex.com/t/919283@JiangYon 总结一下我学 /复习 golang 的路径1. 看了 go by example 和 learn go with tests 熟悉了基础的语法2. 后续购入 & 认真读过的 Golang 读物（时间顺序）：- Go 语言核心编程：读完，了解基本的坑- Go 语言编程之旅：读完，...

背景介绍：单2硕，27届，计算机专业，无论文，一段中厂AI应用开发实习均是1.8开始投递，之前准备的大模型算法，结果一个都没有回应，都是大模型和后端的面试，白准备了从1.8号开始复习Java八股和力扣算法，之前有半年多没看了，还好有之前的笔记，复习了3天裸面字节（也佩服我的勇气）字节 --- 后端开发1.12 一面 八股盛宴，面试官对我大模型项目不太有兴趣，问了50分钟八股 算法：双线程交叉打印1.15 二面 场景八股 面试官非常有水平，问的八股比较活，同时还问了sql，之前没有准备 算法：下一个排列1.19 问了hr，10分钟回我挂了，发感谢信美团 --大模型应用开发1.13 一面 问了50...

分享一下字节用户运营的面试问题✍一面面试问题：1️⃣ 自我介绍（要突出和岗位相关的经历）2️⃣ 实习的核心目标和量化成果3️⃣ 运营账号的核心策略和爆款方法论4️⃣ 深挖一个具体爆款案例的思路和执行细节5️⃣ 离职原因和未来规划6️⃣ 沉淀了哪些可复制的方法论7️⃣ 你对用户运营岗位的理解是什么二面的问题会更深，更考察策略思维：1️⃣ 再做一个精炼的自我介绍2️⃣ 举一个印象最深的案例，并阐述细节3️⃣ 案例的目标用户画像和精准触达方式4️⃣ 活动的深度数据复盘（分享率、完播率等）5️⃣ 小红书和抖音的用户心态差异分析6️⃣ 对抖音图文形式的看法7️⃣ 现场命题：策划一个兼具信息与审美价值的抖音热点活动到了二面，岗位期待你不仅能执行，更能定义问题、制定策略并预判效果。工作会涉及跨平台洞察、深度数据分析、以及从0到1的完整活动策划。它很适合逻辑清晰、对数据敏感、且对多个内容平台有长期使用和思考习惯的同学，如果你喜欢琢磨现象背后的“为什么”，可能会表现更突出。

意外收到字节面试，我是惶恐不安呀。😮‍💨刚开始自我介绍，还是小紧张的。不过面着面着就调整了状态。面的感觉不太行，分析了下：一方面是心里觉得大厂面试就是很难的，第二是收到面试的那几天，没启动“临时抱佛脚”模式，还是自己光啃文章了。不过，其实这种面试正常对待就行，日常学的东西总结进行回答差不多了。项目拷打通过 prompt 来做模型微调和上传文件做训练有什么区别prompt 微调通过调整输入提示词引导模型输出，不需要修改模型参数，依据较少的数据实例完成快速迭代，适用于快速验证任务可行性，简单任务场景。缺点也有，prompt训练依据prompt 设计能力，输出可能不稳定。文件上传训练，通过训练数...

进程跟线程的区别追问：有了进程之后，为什么还需要线程这种产物呢？追问：为什么线程就能同时进行工作呢？进程不行吗？追问：线程分配的资源比较少，是为什么这么设计的呢？它是为了解决什么问题吗？线程会有并发问题，不处理的话会有并发问题，一般怎么解决？追问：锁的话有几种形式呢？（你可以讲一下你所知道的锁的种类）可以介绍一下synchronize的原理吗？追问：synchronize有几种加锁的形式呢？追问：不用对象加锁不行吗？追问：synchronize用在代码块和用在方法上，这两种加锁形式有什么不一样吗？AQS跟synchronize有什么区别呢？什么时候用AQS，什么时候用synchronize？有...

面试题简述如果让你负责我们短剧模块的运营，你会怎么做拉新和促活？面试官想听的1、是否了解短剧行业的特点：用户决策快、生命周期短、内容密度高、冲动消费明显。2、是否会做结构化拆解：按照用户漏斗、生命周期、真实场景展开。3、是否有增长意识：不仅是做活动，而是有可验证、可复用的拉新-留存-促活逻辑。4、是否懂用户：知道为什么用户会来、为什么会走、为什么会回来5、是否具备方法论意识，而不是拍脑袋式的答案面试回答举例我会把短剧运营的拉新和促活拆成三件事情：怎么让用户来、怎么让用户留下、怎么让用户回来。详情请参考：http://xhslink.com/o/6gawU7PGfsE由浅入深分析1、第一层：考察...

已凉凉 答得最烂的一集 只答上一半1. 自我介绍2. 考了一个 this指针 箭头函数 函数作用域的引用```jsa = function(){return {b:function (){console.log(this)},c:()=>{console.log(this)}}}d = a.call({})console.log(d.b(),d.c())```3. 依旧代码输出 let var 块级作用域```js//第一个let x = 'hello'(function(){concole.log(x)var x = '111'})()//第二个var x = 'hello'(function(){console.log(x)let x = '111'})```4. 依旧代码输出 考了一个事件循环```jslet wait = (ms) => {return new Promise(resolve => {setTimeout(() => {resolve()console.log(1)}, ms)console.log(0)})}wait(0).then(()=>{console.log(6)})Promise.resolve().then(() => {console.log(2)}).then(() => {console.log(3)})Promise.resolve().then(() => {console.log(4)})console.log(5)```5. 讲讲移动端适配不同屏幕有哪些常见方案？ 用过哪些？ 每种方案都有哪些缺陷？ 应该怎么解决6. 讲讲常见的header字段？ 都是用来干嘛的？ 在那些场景会用到？7. 讲讲数组有哪些常见的api 都有什么用 哪些会修改原数组哪些不会修改原数组？8. 算法题 考了不同路径 当时犯蠢了用递归做的 没写出来

面试官人很好，语气和善有耐心，一面30min询问可实习时间，base自我介绍询问项目，没细问，大概用了什么方法什么算法对岗位内容XXX的了解多少。突击复习的，只了解一些技术名词，如实说。手撕：反转链表+大于给定数 （太久没coding，写了点伪代码解释了一下思路）反问面试体验还是很不错的，作为上次校招面试还是21年的小菜鸡来说全程给人很舒适的感觉。应该凉了，偏研究类型的岗位，一些知识还是不匹配，提升自己吧还是

面试题简述假设现在让你负责分析国内外短剧赛道的竞争格局，你会怎么构建一张全面的竞争地图？番茄小说在这张图中的定位策略？面试官想听的1、是否具备行业结构化分析能力能否把一个复杂行业拆成可分析的模块，包括市场规模、链路、玩家分类、竞争壁垒、机会窗口等。2、是否理解短剧赛道的本质多快好省、低成本制作、强情绪爽点、轻阅读、短时长、渠道驱动等。3、是否理解内容平台的战略选择特别是番茄小说如何利用流量、IP、内容资产切入短剧以及和抖音生态的协同关系。4、是否能给出可操作性的竞争地图不要求完美数据，但是要求结构清晰、分类合理、重点突出。面试回答举例如果让我分析国内外短剧赛道的竞争格局，我会按照行业结构-&g...

这个面经可能不太寻常，因为岗位特殊，做的更多是AI相关，基本不太是传统测开的内容：一面：自我介绍项目介绍拷打项目中的回归模型机器学习部分，哪些地方用到了数理统计，用到了哪些特征，模型怎么找出不同年份之间的差异。LLM相关简单问了问是否了解测试理论没有手撕和八股四十分钟后收到HR通知明天二面。二面：自我介绍项目介绍拷打项目拷打机器学习和深度学习相关。拷打研究生期间正在做的项目，问算法（设计）目标是什么。八股问了网络七层模型，MYSQL索引，如何预防哈希冲突。算法题：最长无重复子串秒了算法题后可能横向对比了，焦虑四天后收到结果通知下周三面。三面非常灵活：自我介绍项目介绍碰到最难的项目是什么，展开说说。leader技术水平非常高，基本能一直追问到技术和知识的边界，然后到答不出来点到为止，也没有太大压力，这部分没什么好说的，建议自己写在简历上的东西一定要熟。八股方面也是根据简历问网络的五层模型。Tcp三次握手点开www.bytedance.com发生了什么http和https的差别哈希，哈希冲突堆栈有什么区别讲一下C++面向对象的多态继承和封装python装饰器与解释器（解释器我当时脑抽了没反应过来，以为和装饰器一样是个语法糖）会不会java和go？（不会）如果入职会怎么学java和go？喜闻乐见算法题：依旧最长无重复字符串，看我要秒这道题，leader现场出了两道原创业务题，基本都写不出来可运行代码，只能讲讲思路（菜）

题目1：青蛙跳石子

1.8一面 面完没消息项目答的一般八股一般手撕两道 成功撕出来了 一道岛屿数量  一道B树是否是A树的子结构

研一投的日常实习，秒挂1.参与的竞赛相关问题2.应急响应-恶意软件分析3.如何判断软件是否恶意4.如何找到恶意软件的加密函数5.恶意软件比较有意思有价值的6.给出恶意软件流量，从几个角度分析7.逆向学习中遇到最大的困难是什么8.双进程问题，A进程注入B进程，如何分析9.挖过的漏洞，如何利用(缓冲区)10.UAF漏洞原理11.网络攻击技术-渗透流程12.windows如何提权13.如何在内网横向14.护网在做什么工作15.如果告警特别多怎么办16.如果你进来想做什么，渗透可以学吗

📍面试公司：字节跳动🕐面试时间：2026.01.15❓面试问题：挑一个最熟的项目介绍项目难点项目提到的数据回滚，如果机器宕机部分数据没有回滚，如何解决（记日志）如果根据日志还原了，但是日志状态没有改变怎么解决（对账）怎么验证系统并发情况和问题如何发现接口中响应慢的问题如果某些case耗时较高如何排查如果定位不到具体的耗时问题呢数据库层面如何分析问题和优化手段Sync和Reen的区别ES做敏感词过滤比另外技术栈好的方式的原因如果敏感词上亿词库，用ES和其他技术栈如何解Selenium和抓取HTTP请求得到的数据有什么区别Selenium点击回滚是怎么模拟的不同数据源爬取的内容如何去重遇到fu...

1.12字节一面（1）自我介绍（2）询问项目基本情况（3）八股（4） 手写lru+观察订阅1.13通知过了1.13腾讯一面先给了20分钟写五道手写题，我写了3道题就没时间了，剩下两题说思路，大概就是用两种方法实现去重，手写promiseall，将参数转化成json结构，实现赋值却无法改变原本的值，实现打字机效果（1）自我介绍（2） 询问项目基本情况，了解整个项目框架（3） 噩梦开始，问的应该算八股，问到不会为止最新版本的ts是否有所了解pnpm和npm的区别，知不知道幽灵依赖，原理是什么cursor为什么可以同时执行多个工作流，底层原理是什么，git worktree有了解过吗，他是物理隔离还是逻辑隔离，最多执行多少个工作流ts的基本类型的副作用webpack和vite的区别，你还知道哪些构建工具，vite是基于什么构建的，那他是怎么处理cjs的目前还没挂我，不知道为什么，每题都问到不会为止1.14字节二面（1）自我介绍（2） 然后问项目是怎么处理问题的，我就说打点看日志，debugger这些定位问题，然后说了一个如何解决webp在ios的兼容问题（3） 然后写了一个树的直径，要自己运行➕定义结构，以及输入，他说结构有点瑕疵，但是算法是对的，手写了一个异步并发器1.15通知总体面评不错，但认为项目深度不够，没过目前的情况手上有一个上市制造业的offer，已经口头oc了，现在是薪资组在评估薪资，18-20*13+包吃住，然后是背调，但是我担心制造业对于成长不好，然后字节hr把我的简历定向给了另外一个hr，不知道还有没有面试的机会，我在想的是要不要接这个offer，还是等到3月初再找，接了的话我连续跳槽对经历有影响，不跳操我担心没有特别好的成长，我的简历上一个动态里有，希望牛友给我一点建议

投的日常实习岗位，主要问的安卓1.自我介绍2.介绍一个实际的项目，工程，遇到的问题3.除了刚刚提到的strstr之类的反调试技术还有哪些，怎么去匹配端口4.init_array等函数解密后有没有遇到地址错误，偏移错误等问题，怎么修复的5.具体说一下vmp的dex，opcode怎么找，vmp的执行流程。opcode跟原dex只是顺序变了吗6.RC4加密的变异是怎么样的，怎么处理的7.FART的使用，以及原理8.有没有遇到dex被抽取的情况9.有没有抓过抖音的包10.除了花指令这些，有没有了解过ollvm11.怎么解决D-810处理不了的ollvm12.so很大的情况下，动调卡死，要怎么处理13.介绍一下stackplz的实现原理14.有没有做过大模型的智能体15.有没有做过比如linux_kernel的项目16.做安卓需要root，一般是怎么root的，有没有了解过一些root工具

hr人很好，但我很菜，没有怎么问项目和实习，就考了几个八股文，有两个没答上来，然后就是手撕，刚开始的宏任务和微任务说错了两个顺序，然后给了我一道我没见过的题，只大概说出来了思路，没撕出来，主包只刷了力扣前100，然后面试官就下线了，总共不到半小时，静候感谢信。

题目1：等概率生成题目2：快排partition优化