美团暑期三面完了要多久出结果

一面 3.271.自我介绍2.聊聊实习的agent体系3.聊聊搭建agent遇见的难点4.多智能体协作，遇见了哪些问题，怎么解决的（聊了谷歌skill5大法则，应该蛮加分）5.你对rag怎么看?rag的问题在哪里?rag适合的场景（项目用了派聪明）6.实习技术栈，实习遇见的难点八股部分：1.聊聊g1垃圾回收器，什么场景适合用呢2.mysql分库分表，水平分表会存在什么问题?（引导我，得到最后的答案）3.索引问题，怎么样避免慢查询4.关系型数据库和非关系型数据的区别，适用场景5.聊聊dns，作用，工作流程。位于哪个层6.对分布式事务的了解软知识（跟我说，更深的技术等二面）1.遇见最大的挑战，怎么解决的2.怎么样获得mt，同事的信任3.实习遇见的难题，解决了吗手撕：明问我，是不是很久没有写了，给我最简单的：合并两个有序数（想用双指针，宕机了，居然没有写出来! 多次提醒我，最后让我直接用暴力，数组排序方法。让我最近抓紧练下笔试）反问节：1.核心业务内容2.业务当前难点，有没有agent体系/agent这块怎么做的二面 3.301.自我介绍2.聊聊腾讯的实习3.介绍下你做的agent体系4.讲讲为什么这样，全体流程是怎么样5.闲聊（有鹅选鹅，为什么要面其他的）6.询问腾讯的ai氛围，感慨腾讯太有💰7.共享屏幕，看了我的ai coding。我明确询问，是否是想了解下我的提示词（我讲述了思路和流程，讲了讲coding项目的想法）八股1.分布式cap理论，谈谈你的理解2.分布式事务，为什么要这样，你怎么思考3.mysql的存储引擎，区别4.mysql的高可用，数据一致性有哪些策略5.nacos这些，原理是什么6.buffer pool了解吗，原理呢7.学生真的有必要做分布式，微服务吗?三道题1.sql （联表查询）2.leetcode 股票买卖2的改编 （说我做这么快，那得再来一个了……）3.多线程实现死锁闲聊，反问1.分享了他的职业经历2.讲述当前太卷，学生不容易，要了解好多内容3.介绍团队业务，当前难点4.（你的面试表现挺不错，人也很自信，但是现在是千军万马过独木桥）告知会横向，望理解5.询问为何想去这个base地，介绍了base地实际生活感受4.3 进入人才库，邮件咨询后收到感谢信。全程无任何邮件回复和沟通，最差的一集

我认为实习越早越好。大一大二就可以尝试短期实习，提前接触职场、了解行业，比在象牙塔里空想更有用。早试错、早积累经验，既能明确方向，也能为后续秋春招打下基础，赢在起跑线上。#你觉得大几开始实习最合适？#

1. 自我介绍2. rpc远程调用过程3. 有没有调研一些其他的RPC框架4. 序列化协议有了解吗5. agent了解吗6. 用过哪些向量模型7. MCP，fuctioncalling，skills8. 了解过openclaw吗9. agent执行过程怎么流转的10. Aicoding11. 反问

挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...