1.自我介绍2.说一下java集合体系3.常见的线程池4.自定义线程池的核心参数，分别是什么作用5.请求从接收到处理到数据库，会用到哪些spring的注解6.join的几种用法，有什么区别7.使用线程池提交任务时候用submit和execute有什么区别8.使用redis缓存，用的是什么客户端，在代码里怎么写9.SpringAOP的原理10.说一下大数据的了解11.kafka相关？12.说一下Springbean的生命周期主要还是以拷打八股为主还有考察是否有真实的实践操作，整体算是比较轻松的，没有什么特别刁难的问题

焦虑了将近半个月，终于offer了，我真的哭了

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...