招银网络科技开奖（搏一搏还是直接签）

AI大模型算法，一环扣一环的拷打Transformer 基础详细介绍 Transformer 架构（Encoder-Decoder 结构、位置编码、FFN 等）Decoder 的因果注意力中，Q、K、V 分别来自哪里？→ Q 来自当前 Decoder 输入（已生成的 token 序列），K 和 V 也来自同一序列（需 mask 未来信息）Attention 为什么要 scaled？不做会怎样？为什么是√dₖ？→ 点积随 dₖ增大会让 softmax 进入饱和区，导致梯度消失；除以√dₖ可使方差稳定在 1（数学推导参考 Vaswani 论文）Transformer 如何加速推理？KV Cache 是什么？训练 vs 推理的并行性差异？→ 训练时所有 token 并行计算；推理时自回归，KV Cache 可缓存历史 K/V，避免重复计算，大幅提速多模态论文深挖（以 Video-LLaMA 为例）讲解 Video-LLaMA 的整体结构→ 视频编码器（如 ViT + Temporal Aggregator）→ 投影层（对齐文本空间）→ LLaMA 语言模型论文中 CoT（Chain-of-Thought）的具体设计？→ 在 prompt 中加入推理步骤示例（如 “视频中先看到人挥手，然后狗跑过来…”），引导模型分步作答微调 & 分布式训练微调用了 LoRA，介绍其原理→ 将权重更新 ΔW 分解为低秩矩阵 A×B，冻结原模型，只训练 A、B，大幅减少可训练参数LoRA 初始化怎么做？秩（rank）设为多少？为什么选这个值？→ A ~ N (0, σ²)，B 初始化为 0；常用 rank=8 或 16，在效果和参数量间取得平衡（实验验证）知道 DeepSpeed 和 Megatron 吗？分别说说→ DeepSpeed（微软）：主打 ZeRO 显存优化；Megatron-LM（NVIDIA）：张量并行 + 流水线并行论文用 DeepSpeed，三个 Stage（ZeRO-1/2/3）分别是什么？→ Stage1：优化器状态分片；Stage2：+ 梯度分片；Stage3：+ 模型参数分片（通信换显存）二面下一篇再写吧，力竭了

1. 请做一个简单的自我介绍参考答案：您好，我是XXX，目前就读于XX大学XX专业，预计XX年毕业。我的专业方向是计算机科学与技术，在校期间系统学习了数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心课程，GPA排名专业前10%。在技术能力方面，我熟悉Java后端开发，掌握Spring Boot、MyBatis等主流框架，了解MySQL、Redis等数据库和缓存技术。在校期间参与了多个项目开发，包括电商系统、在线教育平台等，积累了一定的实战经验。在实习经历方面，我曾在XX公司实习X个月，参与了XXX系统的开发，主要负责订单模块和库存管理模块，期间解决了多个性能优化问题，得到了导师的认可。在个人特质方面...

“有女朋友吗？”“打算什么时候买房结婚？”不是，我面的是开发岗，不是女婿岗啊！我说“有”，您是不是该琢磨我快结婚了要攒钱，可能会跳槽？我说“没有”，您是不是又觉得我“不稳定”可能去谈恋爱？真服了，我能力高低、代码好坏，难道跟我结不结婚、买不买房有因果关系？担心稳定性，不如聊聊职业规划；担心投入度，不如谈谈项目经验。

3.9 二面自我介绍一、 项目1. 项目使用过程中遇到过什么问题2. 在使用 Spring AI Alibaba 框架时，它与其他开源 RAG 框架有什么区别？你使用了它的哪些核心能力，哪些是自己实现的？3. 向量数据库中使用了哪种索引算法4. RAG 优化方向：- 是否有看过 RAG 相关的论文或了解过前沿机制？- 业内的优化方向有哪些？- 如果让你类比“人看书”的过程，你会如何优化 RAG 的检索效率和召回率（引入目录、摘要）二、 Java 基础与设计模式1. 请简述 Java 集合的继承体系2. HashMap 的父类有哪些？3. 集合框架中用到了哪些设计模式？4. 在 JDK 源码或 Spring 框架中，哪些地方应用了设计模式？5. 单例模式有几种实现方式（懒汉、饿汉、枚举等）？还有没有别的6. 平时在学习或写代码时会用到大模型吗？7. 如何看待“vibe coding”这种趋势？8. AI 辅助编程有哪些局限性手撕最开始让写生产者和观察者模式，不会请求面试官换一个，换成了集合合并（并查集），写了一半让口述思路就结束了整体设计模式这块答得不是很好，而且整场面试下来面试官一直在追问后续当晚oc