"请介绍一下你印象最深的项目经历。" 面试官语气平淡，笔尖在记录本上轻轻点着。 我清了清嗓子： "我在拼多多集团实习过，基础架构方向，负责分布式存储调优和微服务治理，做过千万级并发下的容量规划和全链路压测……" "——等等。" 面试官抬起头，笔悬在半空。 "你说，拼多多，基础架构？" 我点头："对。参与过大促备战的架构优化，也参与了系统的故障演练和容灾方案设计，大促窗口期系统稳定性指标比实习前拉了不少。" 原本靠在椅背上的另一位面试官，悄悄坐直了。 "是那个……GMV已经破万亿，大促期...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道76. 训练和推理为什么要区分开看？答：因为两者关注的目标完全不一样。训练更关注怎么把模型能力学出来，重点在数据、loss、优化器、并行训练和收敛稳定性；推理更关注怎么把模型高效跑起来，重点在延迟、吞吐、显存、并发和成本。很多技术在训练阶段成立，不代表在线推理就划算。所以做大模型不能只会训练或者只会部署，至少要知道这两套问题是分开...