网易有道 多模态实习 （20250120）

八股盛宴 1.自我介绍2.讲一下 JVM 内存区域3.哪些是线程共享的，哪些是私有的4.做过 JVM 调优吗，有哪些参数5.一个实时聊天系统，一个文件上传系统，这两个系统JVM参数怎么设置6.SpringBoot自动配置的原理7.你用过 spring cloud哪些组件8.Kafka 为什么快9.Kafka 怎么实现死信队列10.死信队列有什么用11.消息丢失，消息重复消费怎么解决12.MySQL 事务怎么实现的，从三个 log 说13.误删数据恢复用哪个log14.讲一下 MVCC15.事物的特性有哪些，redo log保证了什么性16.一个表，有 id 为 1~10 的十个数据，select * from tb where id between 5 and 10 for update，会加什么锁？会加哪些锁？锁是怎么退化的？17.zset 底层数据结构18.为什么是跳表而不用树19.Java异常的继承结构，最上面一个是什么无手撕

一、手撕 题目：给定一个字符串 s 和一个整数 k，每隔 k 个字符反转一次，返回最终字符串。简单很快就写出来了二、八股1.自注意力机制是什么？计算复杂度怎么算？吟唱: 通过query-key相似度计算权重，对value加权求和，建模长距离依赖。O(n平方)n为序列长度。2.KV-Cache的如何加速推理？继续吟唱：生成时缓存已经计算过的kv，避免重复计算。3.LoRA的原理是什么？与P-Tuning、Adapter的异同点？LoRA的参数选择对模型性能有何影响？三连吟唱：原理是冻结原始权重，训练低秩矩阵参数。异同在于lora训练参数，p-tuning只优化了prompt嵌入。4.介绍下RLHF的基本流程，与DPO的差异是什么？主动吟唱：RLHF三段式，sft用高质量数据集微调，rm训练对比学习模型用于打分，ppo通过rl泛化增强。dpo直接优化偏好数据，省去rm和ppo。5.分布式训练中的TP、PP、DP分别是什么？TP按tensor维度拆分,PP按网络层数分段流水线执行，DP数据并行，复制模型副本分散计算6.flash-attention的原理是什么？这里回答没太好，只讲了通过内存层次结构什么的减少I/O瓶颈7.DeepSeek的MoA架构与MoE有何区别？moe通过门控机制选择专家子网络，参数规模增加但训练难度大。moa则用多个agent回答，通过数据迭代优化，缓解偏科。8.如何处理数据不均衡问题？上采样小样本，课程学习三、项目与实习1.agent实习主要负责哪些模块？动作规划，memory经验，evaluation pipeline，后训练，很多模块都参与了，面试官也挺震惊哈哈。这里聊比较多就不po了。2.记忆系统如何实现视觉-语言特征对齐？clip映射到联合embbeding上3.如果视觉模块误判，如何通过语言纠错？检测矛盾关键字，通过反馈触发重试。4.具体讲讲怎么构建evaluation pipeline的?做了数据爬取，版本控制，llm打分

1: 菜鸟产技部 杭州2: 盒马产技部 上海3: 华为云 北京（等意向中，面评3A）ps：本人很菜只能拿到这些了 薪资均还未开奖

投的特别晚 收到了科大讯飞的笔试通知，三道编程题就a出来了一道。非科班转起来真的还是有点吃力的，还是leetcode刷少了，牛客真题刷少了，唉太挫败了