自我介绍实习遇到的难点，是如何克服的有在线上排查的经验吗B 平台 策略模式、工厂模式和模版方法模式是如何运用的，有什么区别阶梯退避轮询中，base 和上限是如何确定的峰值或高频请求时，如何保证 SLAC 系统 Checkpoint 回溯机制是如何实现的；取 Checkpoint 发生在哪些时机A 系统 如何保证事务下，数据库与缓存的一致性详细讲一下分布式随机分片锁八股了解缓存击穿和雪崩吗了解 JVM 内存吗垃圾回收了解过吗AI了解 AI Agent 吗了解 Agent 的上下文窗口吗；上下文超过模型窗口限制，如何处理了解过 Agent 的短期记忆和长期记忆吗算法二叉树的层序遍历 &&a...

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...