1 synchronized底层原理 2.voliate 为什么不能保证原子性 3.threelocal内存泄漏的原因 4.mysql为什么用b+树 5.事务隔离级别有哪些主要解决什么问题  6.mvcc原理 7.对ai的理解 8 skill作用 9 mcp是什么样的协议 10.怎么开发一个mcp服务 11上下文过大怎么解决  12.leetcode438. 找到字符串中所有字母异位词

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...