1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...

26届目前四百沟通，五个面试，已面三个感觉面试官都是不太想通过的样子，而且都是实习转正的回答卡一下就感觉不想通过。

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

一、开场 1. 先简单做一下自我介绍2. 简单介绍一下 Java 中常用的 HashMap，以及 1.8 之后有什么优化 二、Java 基础 3. 红黑树相对于链表有什么优点4. 简述 JVM 有哪些内存结构5. 哪些区域比较容易发生 OOM6. 程序计数器会不会发生 OOM 三、Spring 框架 7. 解释一下 Spring 的 IOC 和 AOP 核心思想8. AOP 一般在项目中用到哪些场景 四、数据库 9. 什么是数据库事务的 ACID 特性10. MySQL 默认底层引擎是什么11. InnoDB 的数据结构采用哪些12. B+树和 B 树有什么区别13. B+树为了范围查询更快，...