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1. 自我介绍2. 目前有 offer 吗？3. 聊了聊实习4. Lua 的 GC 底层怎么做的？怎么回收的？虚拟机层面了解吗？Lua 的 GC 核心思想是可达性分析。经典实现是增量标记清除，较新的版本还支持分代 GC。 简单说，Lua 会从一批根对象出发，比如全局表、当前调用栈上的局部变量、闭包、注册表等，去遍历所有还能访问到的对象，把它们标记为存活。没有被标记到的对象，后面就会被回收。Lua 采用增量方式的原因是，如果一次性做完整 GC，停顿会比较明显，所以它会把回收过程拆成很多小步，在 VM 执行过程中逐步推进。 从虚拟机角度看，GC 和 Lua 的对象模型、栈帧、闭包、table 结构...

刚刷到字节跳动官方发的消息，确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候，字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数，别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念？这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是，这次的资源分配非常精准：研发岗给了4800多个Offer，占比直接超过六成。说白了，字节今年还是要死磕技术，尤其是产品和AI领域，这对于咱们写代码的同学来说，绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了：整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了，不划水、正常干，每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届（2026年9月到2027年8月毕业）的同学来说，这不仅是实习，这简直就是通往大厂的快捷通道。不过，我也得泼盆冷水。坑位多，不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操，尤其是今年重点倾斜AI方向，如果你简历里有和AI相关的项目，优势还是有的。而且，转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的，进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结： 27届的兄弟们，别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才，现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥，不如现在进去先占个工位，把转正名额攥在手里。

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...