1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...

先发下简历吧 好久没有上过牛客了 不知道现在简历更新到那个版本了 希望大伙拷打一下题主自大二的时候进入了一家web3公司 那会觉得这个方向有前景 但说实话能真正去一些有前景的公司还是挺难的现在的公司其实待遇还行了 但还是转正工资低了 同时蛆块链最近看也确实像要完蛋了 行业稳定程度堪忧 就算熬到下一个牛市 能发大财的机会又有多少呢所以思来想去 今年九月份就要秋招了 还是转向web2的环境吧 web3的一些东西就当我自己的副业去寻找机会了 毕竟应届生一出来还是薪资最重要 毕竟要完成自己的第一份原始积累八股 算法那些因为在目前的公司干了太久 荒废了太多了 最近准备加班加点摸鱼开始复习了 距离我上一次面试也已经很久了 不知道现在进化到那个版本了 希望最近面的多的兄弟能分享下经验吧祝现在每一个迷茫的兄弟都能上岸 新年快乐以上

之前在公司混了三个月，做的活主要是mt看到啥想到个东西就让我去做了，比如写写工具或者看到个数据没及时更新就叫我去写个定时任务刷刷数据啥的，属于是没有也不打紧的那种需求，唯一一个比较完整的有数据指标需求是看组里文档和代码学的，属于提效项目而且组里我能接触到的代码都是内部平台基本没什么并发量，也没太多技术，就是crud，三个月连redis都没摸到过😅🐀想问下找暑期面试官会愿意听内部平台的内部逻辑业务吗

2026年03月02日 淘天一面面经类加载机制： 在JVM中，类的加载机制是怎么样的？项目来源： 练手项目是下载Demo实现还是完全自己开发？代码量大概多少？系统设计： 如果让你设计一个抢票系统，首先会考虑哪些问题？（核心功能与非核心功能）高并发处理： 设计高并发系统时，一般从哪些方面去解决高并发问题？该系统中解决高并发的具体方案有哪些？（限流、缓存等）缓存场景： 一般在什么场景下会使用缓存？缓存问题： 是否了解缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的概念及解决方案？什么是布隆过滤器？其原理是什么？数据一致性：“先更新数据库，再删除缓存”的策略有什么问题？如果删除缓存失败了怎么办？如何保证强一致性？如何...