微博一面是两个人面吗？

自我介绍实习挑一个项目，讲技术架构、做了什么事情、用了哪些技术，解决了什么问题B 平台 思路如何拓展到要接入其他模型；接的过程中有什么工作有没有接触过评测的流程如果请求量变大，系统目前的处理流程可能出现什么问题；如何解决A 系统 讲讲亮点八股Kafka 是否天然支持优先级队列；如果消息队列只支持投递，如何实现优先级队列和延迟队列了解哪些限流算法；各自的优缺点除了缓存击穿，还有什么问题针对数据库与缓存的一致性问题，常见的策略是什么；如何保持更强的一致性项目Plan-Execute-Replan、React、Workflow 三者有什么区别其他最近有 Ai Coding 的经历吗算法全排列 II

基本0面啊 求指导

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

背景：本硕网安，此前无实习。 其实从去年七八月起，我就算开始准备实习了。但当时还在纠结选什么语言，实验室的项目也还没什么成果。就这样一拖再拖，拖到国庆后才正式开始学 Java，同时还得兼顾导师安排的比赛（用的正是我一直在做的那个项目）。一直拖到十一月初初赛结束，才勉强学完黑马的 Java SE。接着开始学 Java Web，边玩边学，直到十二月初才看完。 第一个比赛失利之后，导师又安排我参加另一个比赛的初赛（复用上一个比赛的成果）。之后我开始准备算法，跟着代码随想录的题单刷题，Redis 和后面的内容没系统学，最后是直接背的八股。这期间也一直在挑项目，挑着挑着就到了一月，勉强敲完了一个轮子项目...