一面：自我介绍拷打项目项目1 MongoDB相对于MySQL的优势 RAG流程 如果提问的与知识库不相关怎么办 市面上成熟的聊天记录的管理方案项目2 session共享的问题 优惠券秒杀的流程 Lua脚本里干了什么八股 redis中zset的底层 zset插入和查询的时间复杂度 redis为什么快 redis io多路复用如何实现 redis的性能瓶颈在哪里：面试官让在内存、cpu、网络io中选 MySQL中的索引实现 B+树比B树好在哪里？为什么B+树更矮 事务隔离级别 mysql的默认级别 可重复读是如何实现的：回答了读视图，面试官纠正说了读视图的专业名词 HTTPS和HTTP的区别 加密...

过了，云智真tm香啊。😜

无实习加一般学历，求简历拷打

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...