牧原这么逆天

一、手撕和八股1. 手撕岛屿数量，秒了2. Transformer 中 Attention 的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？3. 在 Agent 多轮对话任务中，你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面？4. 简要介绍一下 SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的 Post-Training 还有哪些？它们之间的目的有何区别？5.  什么是 RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索 + 模型生成的流程有何不同？你是如何评估一个RAG系统是否work的？6. PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO 训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？二、简历1. 你在提到过 Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？2. 你提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常 fallback 策略？3. 你构建的 Agent 评估体系包括哪些维度？如何衡量 planning 能力 vs hallucination rate？4. 你还微调过Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？5. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？三、业务场景相关相关假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？

1. Spring 一个非常强大的“Java开发全家桶”。国内Java后端开发几乎绕不开它，是事实上的行业标准，几乎所有大厂和主流公司都在用。  2. Kubernetes 一个“容器调度和管理的超级大脑”。云原生时代的核心，几乎所有中大型互联网公司、有云原生转型需求的企业都在使用或正在向它迁移。  3. Docker 镜像时代的开启者，彻底解决了“在我这好好的，到你那怎么就坏了”的问题。已经成为现代应用开发和部署的标配工具，从个人开发者到大型公司都在广泛使用。  4. Spring Boot Spring的“快速启动包”。现在国内新开的Java项目，绝大部分都是基于Spring Boot。它...

不知道为什么之前再数字马力都投递记录都没了，这挂的也太彻底了吧。一共83道题，不愧是数字牛马，但整体难度都不高。三道笔试，第一个sql百分之50不知道哪里还有问题，最后一个ac。要是害吞我投递记录我真没招了，牛马学历不配有面试

前言在应届生找开发工作中，主体可以分为java/go 后端工作cpp/c++相关工作其他那找cpp/c++相关工作，相比较后端，职业发展有什么优缺点嘛分析先说缺点：投过简历的应该都会发现，cpp相关岗位，发现不同的岗位除了都用c++以外，技术栈天差地别。换个方向和换了个行没什么差别。而像这后端的，不管去什么公司，技术栈都是一样的，重新梳理下业务就可以了。越往后，cpp社招跳槽走的路越窄，因为都需要有对应方向的经验，未来可选的岗位比较少优点：缺点也即是优点，即可以形成自己的技术壁垒，一直在某个方向深耕，随着工作年限的增加，对某一个方向研究越深入，越资深，会有一定的不可替代性但是像你搞后端呢，不管...