面试官人超好，最后主动给我讲了面试反馈建议，全程没有问八股，都是问的技术选型/ai发展等等，收获巨大，早点上次的阿里国际也去面面了（被我睡过头鸽掉了）秋招一定再冲一下阿里简单做一下自我介绍。为什么要做 RAG 知识库这个项目？项目技术选型为什么选用 MySQL、Redis、Kafka 这些组件？除了 ES 做向量检索，还了解其他实现方案吗？做 RAG 链路，社区有没有其他现成 / 流行的方案，有没有做过调研？项目中比较有挑战的地方是什么？数据清洗、日期提取这个问题是怎么发现的？为什么不自己部署一个模型，而是用 DeepSeek API？会结合实时检索内容发给大模型吗？是模型自身检索还是 age...

有没有大佬给点建议

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...