创维2025秋招内推码shsqxz

二面强度非常大，面试官很nice，但问题一个比一个狠。项目聊了将近20分钟，然后直接进入硬核八股，最后手撕。整体节奏很快，八股没答好直接挂，手撕写出来了但没解释清楚，属于死在细节上。题目如下，附个人分析，希望对备战字节的同学有帮助。题目列表自我介绍项目深挖20分钟（重点问了架构设计和技术决策）FreeRTOS调度器的实现原理，抢占和时间片轮转的本质区别FreeRTOS有哪些同步原语，互斥量和二值信号量的区别同优先级任务是怎么调度的优先级反转的完整场景，FreeRTOS怎么解决，能完全解决吗死锁的四个必要条件，嵌入式系统里怎么预防ARM Cortex-M中断处理，硬件自动压栈了哪些寄存器原子操作...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...