一直想发的，但因为一面面了 1h47min 让我整理面经就整理了好几天小黑盒面试官有个特点，你要是没回答到他的点上，他就会打断你，会一直深挖整个面试压力爆大，过程中大脑宕机重启宕机重启一面自我介绍介绍下 GMP 是什么东西？如果在早期的 GM 模型中，我们直接给每个 M 分配一个本地队列和上下文资源，不也能解决全局锁冲突的问题吗？为什么非得在 G 和 M 之间，再凭空造出一个 P 的抽象层呢？M 没法窃取吗？为什么非要 P？如果 M 阻塞掉，P 会怎么处理？怎么动态知道 M 会阻塞，并提前退回 P？M 被解绑后，它还有 P 吗？新接手的 M 是哪来的？如果所有的 M 都进行了系统调用，程序会停...

老哥看看是简历的问题吗？还是投的少了，打招呼咋没几个回的呀😥

二本的结局就是铁人三项嘛

研发卷，10道选择题 + 3道编程题，选择题基本上都是AI/大模型相关：RAG、大模型等等，最近做笔试基本上都是AI相关的了， 大家还是提前多刷刷AI的知识吧 编程题： T1. 风不吹雨 操作 1 是把  变成 ，最多用  次；操作 2 是减 ，最多用  次。每个位置每种操作最多做一次，两种可以同时做，求最小元素和。 一个比较显然的结论：如果同时做两种操作，先除后减一定不差于先减后除（因为除法会把减掉的量也砍半）。所以同时做两种操作的减少量就是 ，其中 。 然后注意到操作 2 对每个元素的减少量都是 ，跟选哪个元素无关。所以操作 2 直接贡献  的减少量。操作 1 的减少量取决于选哪些元素，贪...