1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

何意味😄

🕐面试时间：60min💻面试岗位：后端开发❓面试问题：自我介绍你对ai怎么看你说的都是程序员用的agent，普通人用的ai有了解过吗拷打项目，问你表有哪些字段，一点点理解你是怎么设计的（评论到表结构是不是有点乱啊）redisson的底层原理拷打八股，map的底层原理（说了底层时一个数组，key冲突了就成链表，当数组长度到达64，并且桶数据达到8个，会变成红黑树），追问还有要补充的吗（？？还有吗？？）讲一下jvm的内存结构（主要讲了元空间，栈空间，堆内存）cms和g1的区别他是并发安全的吗，（此时要用到concurrentHashMap，将数组分段，每次只锁一个段，保证性能和安全）介绍一下单...