大概四月下旬结束实习，房子位于龙南五村117栋，近黄石路，距离公司单车5min时间，走路15min特别近，押一付一，带大阳台，完备的家具，房东特别好说话，电1块水煤气一共36，房租2.3k，第一次租房想预留多点时间寻找下家，未来要来上海这一块的可以联系我**************

今天正式入职了。早上先听了公司的一些规定和规范，HR讲得挺细的。刚坐到工位没一会儿，leader就喊大家去吃饭了。中午在楼下随便吃了一份炒饭，真的贵，北京物价跟我老家比差太多了，一份炒饭就快30，心态有点崩。下午主要是配置环境、拉代码，然后看了一下午代码。大型项目的代码量和结构确实完全不一样，看得有点晕，但也挺有意思。晚上跟leader聊了会儿，问他有没有什么需求可以先上手。他说：“你第一天就想干活啊？这几天没什么特别需要你立刻上的，主要先把代码熟悉熟悉。”他最近在忙代码合并的事，主分支和几个feature分支冲突太多，合起来很麻烦。 感觉大型项目节奏就是这样，先稳住，再慢慢来。第一天就这样过...

1.找后端开发还是 AI 相关的实习2.询问 “生活优选” 项目哪里的项目，自己做的还是学校的3.缓存问题：区分缓存穿透、击穿、雪崩的概念及解决方法4.互斥锁的级别、锁住内容及放置位置，以及极高并发下的 CPU 消耗和响应问题5.非结构化数据处理：比较企业知识管理系统和实习项目在处理 PDF、Word 时向量检索策略的差异6.多模态搜索：询问以文搜图的实现方式；关注 OCR 识别准确性及校验方法，以及 Word 文档中图片是否识别7.PPT 智能生成：要求描述从用户提问到生成 PPT 的完整数据流程，包括调用的大模型、agent 组合及是否基于 Lang chain 实现8询问 PPT 内容是否依赖知识库向量库，生成参照是模板是固定的吗（多智能体协同）（意图识别、大纲生成、内容填充、文件组装、交付）9.Redis bitmap 应用：询问如何用 bitmap 标记 n 个分片已上传的实现方式，以及断电续传时找出未传分片的方法10.向量化模型选择与部署：询问选择 BE BGE embedding 的决策依据11知识库数据更新：询问向量库数据更新方法及如何避免用户检测到废弃数据12.处理：假设 50 人同时生成 PPT（每个任务耗时 30 秒），如何设计后端服务保证可用性13算法题：手撕实现合并 n 个有序链表写了30min反问业务，简历优化，面试表现：不要罗列技术的关键词，比如向量化模型为啥这么选型

1、介绍一下秒杀怎么实现的（简历写了点评项目）2、如果生产者发送消息一直失败怎么办？3、自己项目中的一些亮点 4、职业规划 对AI的看法等等聊了比较久5、又聊了聊硕士阶段研究方向和论文 二面已挂