【荣耀】实习笔试

开场： 1、自我介绍研究方向：2、介绍下你的研究方向这块实习：3、实习做了哪些工作4、系统的数据来源5、系统这些数据量大不大，用什么存储的6、慢查询排查优化完整流程讲一下7、这块MySQL的数据量大吗，怎么样的8、Caffeine参数怎么设置的9、Caffeine命中率统计过吗10、如何保证Caffeine命中率11、Redisson分布式锁解决缓存击穿是什么样的场景12、没拿到Redisson分布式锁的线程直接返回吗13、Caffeine + Redis + 数据库的三级缓存会出现缓存击穿吗，怎么解决项目：AI项目14、这是开源的还是你们真实存在的，介绍下15、召回率准确率有测量吗点评16、这个是开源项目吗17、介绍下你做了哪些优化18、滑动窗口限流用的Redis哪个数据结构19、这里面key这些怎么设置的20、滑动窗口和请求数设的多少21、那如果很高并发请求，这块还可行吗，怎么办22、做过压力测试吗23、Redis 是单体的吗还是24、Lua 脚本里redis key怎么构成的八股：25、常见限流算法还知道哪些，讲一下26、Lua脚本能保证原子性吗27、Kafka rebalance场景说一下28、Kafka 分区数与消费者组消费者数这里的关系讲一下29、Kafka 重复消费怎么解决30、Kafka 消费堆积怎么解决31、线程和进程的区别32、InnoDB默认隔离级别是，解决了哪些问题，怎么解决幻读的33、事务四大特性34、Spring 怎么解决Bean对象循环依赖的35、ArrayList是线程安全的吗，List里面有哪些是线程安全的36、ConcurrentHashMap如何保证线程安全的37、final关键字的作用38、synchronized 和 ReentrantLock 区别39、垃圾回收了解吗40、OOM如何排查优化，了解过吗41、实际用过MAT吗42、Redis有哪些数据结构43、Redis底层用了哪些数据结构44、Redis过期删除策略和内存淘汰策略

深入拷打项目，答出来8成左右。感觉面试官已经想放水了，奈何楼主太菜，代码题没完全撕出来，继续沉淀1. 为什么选择 Spring AI 框架？2. Spring AI 框架的主要优势是什么？3. 如何设计多模型支持架构？4. 多租户环境下模型切换是否支持热更新？切换是否相互独立？5. Agent 的记忆、工具调用、知识库检索等关键组件是如何实现的？6. 系统中的 Agent 包含哪些具体状态？7. 后端 Agent 是否支持多租户同时调用？8. Session 和 User ID 是如何绑定的？9. Agent 工具调用的完整业务流程是怎样的？10. 长期记忆和短期记忆在设计上有什么区别？本质上有什么区别？11. SSE 在前后端是如何交互的？12. 后端以什么数据格式推送流式信息？13. Agent 发生“工具调用”时，SSE 推送的事件结构中通常包含哪些字段？14. MCP的交互流程是怎样的？15. Agent 如何与 MCP Server 连接通信？16. RAG 的主要模式和主要工作流程是怎样的？17. Agent 一般在什么阶段去查询向量知识库？通过什么方式去查询？18. 查询知识库的工具函数，其标准输入和输出是什么？19. Go 语言的 GMP 调度模型是怎样的？20. GMP 模型中的 Machine (M) 代表什么？21. Processor (P) 上的本地队列长度通常是多少？22. 系统如何实现图像识别等多模态功能？23. 为什么不直接使用多模态大模型？24. 在没有前端界面的情况下，本地图片是如何传到后端并进行识别的？25. 对其他主流 AI 框架（如 LangChain）有了解吗？26. 你最熟悉的主力编程语言是什么？27. 手撕 ：两两交换链表中的节点

抖音基础架构团队1.自我介绍问实习：2.提示词模板是怎么构建的？3.单Agent还是多Agent的？子Agent任务是什么？4.分支覆盖率是怎么统计的？原理有没有了解过？代码插桩具体是怎么实现的？5.对于代码解析有没有前置分析？有效性判断怎么实现的？未来让你来优化这些指标你会怎么设计？6.有没有思考过哪些代码会让模型生成的代码准确度和覆盖率降低？这些用AST和LSP都生成不了单测的代码如何过滤？7.mock是怎么实现的？问项目：8.多维度的查询改写是什么？改写的时候遇到需要用户参与补充信息时怎么设计？技术上怎么实现？9.并行化意图识别是什么？为什么要并行化？如何实现的？10.讲一下项目里召回的流程11.对于上下文工程有什么经验吗？有没有做过to do list？为什么这样会让模型更聚焦，怎么实现的？12.skills的原理有没有了解过？怎么实现的？问八股：13.LLM的底层原理有没有了解？输入给模型的是什么？14.self attention怎么实现的有了解吗？为什么要分成QKV，怎么计算的？同一个token向量是一样的吗？15.python有没有多线程？为什么要有GIL，有没有了解过？多线程的锁都有什么？lock和Rlock有什么区别？16.信号量的底层是怎么实现的？17.cpp编译链接流程有没有了解？编译分哪些步骤？手撕：18.岛屿最大面积19.反问

还是太菜了，下去沉淀一下1. 实习拷打2. 项目拷打3. 你针对图片的评测标准如何构建？4. 定义评测标准之后，是靠人去做吗，有没有自动化工具的引入？5. 评测集总共有多少条？6. 针对图片的一些图像检测算法有使用和引入吗？7. 你觉得从评测集的覆盖度上看，有什么缺陷吗？8. 从用户线上反馈来看，你觉得对于你评测集优化有什么帮助吗？9. 评测集构建过程中，自己构建和用户反馈各自占的比例大概是多少？10. 你对市面上主流的agent产品有了解吗？11. 就结合上面这个业务，如果让你设计一个agent，你会如何设计？考虑哪些点。12. 如果让你定义agent评测指标，你会关注哪些点？13. agent性能维度，你了解哪些指标？14. skill和tool的区别是什么？15. 模型的上下文压缩有了解吗？16. 你在实习过程中，有没有由你自己主导，实现并上线的一个功能，非执行层面的？17. 实现过程中，用了哪些开源的skill或者工具，解决了什么问题？