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...

灵神太强了，写力扣没这么爽过

海投了五六百份了，都没有回信，全都已读不回，没有约面，小厂实习也没有几个回的，211本这个简历很差吗，是不是再快速补一个agent项目，再补点agent知识，往agent开发那里靠靠，面试才会多一点？求大佬指点引流：腾讯，阿里，字节，pdd，米哈游

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...