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...

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

项目提问，为什么选择这个任务，开发中遇到什么问题，自己怎么解决的？项目开发中技术栈的选择和开发流程。 项目中你做了一些优化，有没有和旧策略进行对比，具体有哪些提升？ 介绍下prompt工程，你了解prompt自动化吗？ 介绍下sft，它是怎么做的，有什么衡量指标 rag知识库怎么搭的？向量维度的选择，embedding模型的选择 java里HashMap的底层实现，什么时候转为红黑树，为什么转红黑树策略这样设置，HashMap的key有什么要求（实现hashcode和equals） 编程题：java实现用一个标记位实现一个锁。和面试官说了不会，换成了K个一组翻转链表。