时长1个小时一道算法题：设计一个栈，要求能以o(1)的时间获得栈的最小值，十五分钟，太久没写算法了，没a出来，不过面试官说我的思路是对的。一道数学题：25批马，5个赛道，用最少得次数获得前三名。一道场景题：设计一个ip黑地址系统问了ai的mcp的原理和rag的原理面试官还挺好的，不会的话会尝试去引导你写出来没问八股可能是涉及到转技术栈，说要转go自我感觉应该是够呛吧，白背好几天八股

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...