拼多多产培三面面经

如题，已经接受了蚂蚁国际-智能体与大模型应用工程的意向，然后直接把阿里云(一面)，网易(二面)，美团(二面)，腾讯(一面)的流程给终止了，因为想暂时躺平不想面了好累，但是没想到蚂蚁的暑期还要体检，体检完应该没什么问题就可以了吧。顺便问问，有没有人了解蚂蚁国际world first这个部门？发发面经攒人品一面 3.23自我介绍项目拿一个AI做code review，你认为它最擅长和最不擅长的是哪方面介绍下threadLocal的工作原理threadLoacl的内存泄露，什么场景下会产生内存泄漏解释一下Redis中的缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩怎么保证Redis缓存和DB数据一致的解释一下CAS的...

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...