一面面试官来自迅雷浏览器 1. 自我介绍 2. 分享 C 端相关的经历 3. 对 2 提到的消费者售后需求，竞品是怎么做的？ 4. 暑期实习工作 5. 对 4，如何理解首页资源既是用户编辑的地方，又是运营可以操作的地方 6. 使用情况的量级 7. 基础体验最应该做的事情是什么？ 现状：功能创新少，策略渗透多。 因此，最应该做的事是策略的精细化运营，给每个人不同的产品体验 产品责任：定义运营位的使用规则、体验边界、运营能力，做好运营平台的建设，让运营跟正常开发解耦。 8. 迅雷浏览器体验中的亮点/槽点 9. 其他有意思的产品分享下 豆包 PC 端 - 插件做场景渗透，把我黏住了，选中文字浮起工具...

啥意思大哥

1、自我介绍2、Agent项目是实习项目还是个人项目？有没有上线？3、拷打实习（10min）4、大模型微调，你的训练数据集是如何构建的？数据量有多大？5、在构建数据集的过程中，遇到了哪些挑战？花了多长时间？6、你之前的实习经历偏后端工程，你未来的职业规划更倾向于纯后端开发，还是希望从事与AI/大模型结合的工作？7、详细讲一下Golang中Channel的概念和作用，它是否是并发安全的？8、Channel和传统的锁（Mutex）在实现并发控制时有什么区别？各自的适用场景是什么？9、讲一下GMP模型10、当P的本地队列为空或者不为空时，它会怎么去调度G（协程）？11、Redis支持哪些数据结构12、为什么Redis的速度这么快13、如何实现一个类似淘宝搜索框的实时商品名称模糊搜索功能？14、实时输入联想与输入完成后点击搜索在技术实现上有什么本质区别？15、实时搜索通常使用什么网络协议（如WebSocket）？你了解或有使用过吗？讲一下16、请详细说明微信扫码登录的完整流程和背后发生的原理17、在微服务架构中，服务发现和负载均衡是如何实现的？18、服务注册中心（如Nacos, Consul）是如何工作的？服务实例如何注册和保活（如通过心跳机制）？19、讲一下Agent中的“长短期记忆”20、什么样的信息应该放在长期记忆，什么样的信息放在短期记忆？21、当对话轮数很多，上下文窗口不足时，有哪些处理策略？（如截断、压缩）22、如果要进行记忆压缩，通常有哪些方法？23、了解过Agent的设计范式吗？有哪些？24、你设计的Agent是怎么实现ReAct模式的？详细讲讲25、手撕：实现一个并发任务处理器：给定一个包含100个任务ID的列表，要求控制最大并发数为3，模拟并发调用某个外部接口（如打印ID）26、反问

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...