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...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

🕐面试时间：26.4.2-一个小时💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：1、自我介绍2、问项目之后落地后，继续调用大模型API，考虑过如何数据隐私保护吗？3、介绍下用户提问到大模型生成回答的大致流程。4、面试官介绍了下广州base，然后问老家那的5、抽象类和接口的区别？6、Hashmap的底层原理？7、Java的类加载过程？8、介绍下双亲委派机制？9、HTTP和HTTPS有什么差异？10、什么是非对称加密？对称加密和非对称加密的区别？11、场景题：一个4GB的大文件，里面存的就是乱序ID，内存有限，该如何把文件中的ID进行排序？面试官提醒可以用数据结构来操作(当时说用链表，忘记了使用堆来进行...