拼多多大模型算法校招面经

1. 自我介绍，介绍一下你做过的最有挑战性的项目这道题考察的是表达能力和技术深度，回答框架建议用 STAR 法则：答：我参与过一个游戏服务器的高并发架构重构项目。背景是原有服务器在日活 50 万时出现明显卡顿，延迟峰值达到 800ms。我负责的部分是网络层和消息队列的重新设计。具体做了几件事：① 将原来的 select 模型换成 epoll ET 模式，配合非阻塞 IO，连接数从 1 万提升到 10 万；② 引入无锁 SPSC 队列替换原来加互斥锁的消息队列，热路径延迟降低了约 40%；③ 用内存池管理频繁分配的消息对象，减少了 GC 压力和内存碎片。最终上线后延迟峰值降到 120ms 以内，...

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这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...

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