先做代码题，再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是，节奏比较紧，前面先处理了一个在线代码题，后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”，要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值，我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路：一个队列维护正常入队出队，另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难，但相当于是先热一下身，也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问，而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来，重点问的是：你到底怎么判断哪些地方值得优化，哪些算子值得单独提出来做性能优化，哪些链路值得做融合。我当时...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

        AI能写代码、做报表、排查bug，帮我们摆脱繁琐重复劳动，但我们难免焦虑：AI如此强大，究竟有什么做不到？我们的价值会被完全取代吗？               答案藏在需要温度与共情的瞬间。        AI能生成华丽的安慰话术，却替代不了发自内心的倾听、真诚的陪伴与职场间的默契理解。它能捕捉文字情绪，却体会不到背后的欢喜与遗憾，就像病人需要的是医生的关切，而非AI的冰冷建议；失意者需要的是懂他的共鸣，而非千篇一律的...