字节剪映后端开发一面凉经

如题，秋招与字节的拉锯战从八月一直持续到十一月，期间经历过1、广告业务捞面 三轮技术面，一轮hr面，两周后排序挂2、搜索广告捞面，重新从一面开始，但三面挂3、剪映社区捞面，也是从一面开始，四天面完三场，但第三场面试的内容让我不得不怀疑，我好像被耍了，如下：剪映三面的面试官摄像头都不开，所有问题都是浅浅的问一问，全程有气无力，手撕之字形层序遍历树，用了两层循环，但所有节点只遍历一遍，时间复杂度已经为O(n)了，却说让我再想想O(n)的解法，解释已经是O(n)后回复了“哦”，遂到反问环节，一个问题只回复一两句话，最后结束面试时整整1小时，一分钟不多一分钟不少。剪映三面目前还没出结果，不过也已经无所谓了，从八月初到现在秋招已经持续了三个月，一边实习一边秋招太累了。不论结果好坏，最后这一场字节的面试就当作今年秋招的收尾吧，最后祝大家都能拿到满意的offer

98投递一面是否接受上海base科研论文经历，每一篇论文都深究了一下多头自注意力，和MQA还有GQA区别并行策略（deepzero）(没准备，不会）PPO, DPO,GRPO区别dpo的输入形式和SFT输入形式区别做SFT或者DPO，怎么调整最终效果的，gradient step的含义是什么做算法研究，是不是看论文比较多，工程上的工作会少一点（应该是觉得我代码写的少）论文深究，然后给了个场景题给大量的用户数据（表格数据），提出一种算法改进大模型去评估用户账号的健康程度（0-100），问了挺久也特别细如果有过亿的用户数据，大模型推理太慢了，怎么想办法加快。无代码题反问具体干什么工作（社区治理算法...

1.你的智能数据分析平台的具体工作流程是怎样的？你是怎么使用AI接口的？2.你的Prompt如何调优，如果AI大模型返回的结果不太对，如何调优？如何保证AI生成的结果准确？3.你们测试的时候结果误差大概是多少？4.为什么选择星火大模型，而不是选择其他的AI大模型？5.你还知道那些大模型？6.你用到了Disruptor的无锁队列，它的底层如何实现？7.在你的平台下为什么要使用Disruptor无锁队列？8.图库平台的调研做过吗？市面上有哪些图库平台？9.你的图库平台相对于市面上的平台的独特性有什么？10.以文搜图，以图搜图，以色搜图怎么实现的？11.问你一些关于AI大模型的东西，你了解过transform的架构是什么样子的吗？12.多头自注意力机制是 Transformer 的核心组件之一，为什么要选择多头？它有什么好处？13.与大模型进行交互需要输入token，常见的编码方式有哪些？14.与大模型交互并进行训练时，怎么解决生成内容重复的问题？15.现在主流的大模型的组成部分有了解吗？16.大模型中Agent的组成部分？17.Agent完成浏览网站和下载文件任务的一般流程都有什么？18.大模型的RAG主要用来解决什么问题？19.你使用RAG给大模型一个输入，系统是怎样的工作流程？20.MCP知道吗？讲解一下？21.八股：常见的Java线程池的参数？22.线程池的工作流程？23.AQS知道吗？他的底层原理讲一下？24.类的加载过程？手撕：重排链表假设你有一个单向链表L，其首节点被标为"head"，这个链表代表了小美的工作任务流程:Lo >L → .. > Ln-1 >Ln你需要对其进行重新组织，以达到以下新的工作任务流程Lo≥ Ln ≥ L, → Ln-1 ≥ L₂ > Ln-2 →请注意，这里不能只修改节点任务的内容，而是需要实际地进行节点任务的交换。

上个月字节面了一个月，hr 面后 12 天告知排序挂，收到消息的时候难受得一批。被搜索广告捞起来重新面，现在又到三面了，加上暑期已经是字节第10面了，问下大佬们有搜索广告oc 的吗，这个部门池子大吗，这次能赢吗---------------------------------------发面经攒人品一面基本上都在问实习，就不写了，二面面经：1、如何理解 serverless，和 FaaS 之间的关系，实现 serverless 的思路，要把当前业务迁移到 serverless 的话，有哪些挑战。2、String 底层实现？线程安全？对 String 的修改是怎么实现的3、java 对象从创建到销毁的整个生命周期4、长链接和短链接的区别5、虚拟内存的实现原理？什么时候会 OOM？操作系统是怎么控制虚拟内存的使用的？手撕：删除 k 个元素使剩余字符串表示的数字最小。每个问题都有追问，还是熟悉的字节面试。---------------------------------------更新，搜索广告三面挂，刚面完剪映三面，秋招已经三战共十面字节了