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1.实习介绍2.展开讲一下在百度实习的工作3.实习工作具体是如何做的？4.具体探索过程是怎样的？5.想法是如何逐步优化的？6.介绍一下你了解的其他基于 MoE 的模型架构7.如果基于 MoE 的模型在训练时负载均衡不好怎么办？8.讲一下负载均衡的概念9.如何解决负载均衡问题？10.讲一下 DPO、PPO、GRPO 的区别11.如果在训练 DPO 的过程中，正例和负例的 loss 都在下降，该如何解决？12.讲一下 RAG 项目的亮点13.如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？14.算法题：求根节点到叶节点数字之和（LeetCode 129，非 Hot100）

9月23号二面，两天后hr打电话告知面试过了，问了下base地，最后说他们内部会排一下。一个月后回到人才库

11.19 一面1、自我介绍2、问了一下实习经历做的什么3、项目- 项目经历挑一个最难的点说一说- 为什么选择rocketMQ- 缓存一致性（canal具体是怎么操作的）- 会不会有超卖问题- 限流流程4、八股- JVM内存管理（如何避免内存泄漏）- hashmap数据结构（为什么增加了红黑树）- synchronic原理、项目中有用到吗、使用的注意事项- 线程池有用过吗，有什么注意事项- 线程数为什么这么选择- 慢SQL排查与解决- 双亲委派模型（是什么、为什么这么设计）- spring怎么解决循环依赖5、Linux- 查询线程的cpu占有率（列表、最高）- 查找文件- 编辑文件（小、大文本）6、微服务- feign和hystrix有了解吗- 熔断有了解吗，它是为了解决什么问题7、网络- 三次握手四次挥手减一次行不行8、ai相关- 有了解过ai吗- 提示词优化有了解吗- rag有了解过吗- 数据分析数据处理方面有了解过吗（讲了numpy那些，都还很入门，汗流浃背了）- 有没有学习过什么数据库之类的（讲了mnist手写数字数据库）这个数据库有什么实际应用场景吗9、编程题按层打印一棵树（写出大概率逻辑就行）10、反问总结：感觉自己知识面还是有点窄了，Linux部分没怎么答上来，ai部分也臭臭的，继续努力。还有就是回答的时候不够全面，有的平常看会了但答的时候还是漏了，还是多练吧面试官人很好，答不出来他也说没关系的，还会引导着说，反问的时候很诚恳的鼓励和建议，暖暖的11.21 出结果

1.你说说小程序和APP测试有什么不同 2.你在xx财经这块具体是做什么的？业务大概是怎样的？数据是怎么流转的 3.你刚刚说推荐策略，那推荐这块是你测试负责验证的吗？大概有哪些策略 4.有没有涉及后端的一些数据流转，中间件你这边有没有接触过？有哪些 5.你刚才提到xx财经这个项目，整个推荐链路你参与到哪一段？如果这个推荐逻辑出错了，你怎么从业务角度排查问题 6.推荐策略里面的兴趣标签是怎么生成的？怎么测试标签生成的准确性 7假设你现在在测一个组合推荐策略（多标签、多维度 AB 实验这种你怎么设计测试用例去验证它的推荐内容准确性 8.你说你看了埋点，那如果埋点漏了，但是后端数据还是对的，你怎么处...