1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

春招约不到面试，太难受了

对不住了bro哈哈哈哈哈

面试时间： 4月2日讲一下实习，实习的难点是什么？你觉得最难的部分是什么？讲一下短链接生成过程，你是怎么管理这些链接的？为什么要分表？分表的作用是什么？你是怎么去分表的？volatile关键字的作用？保证原子性吗？如果要保证原子性的话，需要怎么做？你说到原子类，讲一下CAS是怎么保证操作原子性的？ABA问题怎么解决？Redis持久化机制有哪些？主从复制是怎么实现的？讲一下哨兵模式，讲一下RDB持久化频率怎么控制的？系统设计题：你设计一个城市的智慧公交车，每个站点有个实时显示的大屏能够看到有哪些路线，公交车分别到了哪些站点，预期到下个站点的时间和实际到达下个站点的时间怎么计算？如果现在需要进行公...