25届-腾讯秋招内推预热

2min自我介绍15min实习业务介绍及问答Q: RAG和embedding了解吗，是什么有什么作用RAG检索增强生成，可以拓展模型上下文，缓解模型幻觉和时效问题。embedding可以将非结构化数据（文本图片视频）转化为结构化数值向量，向量每个数值代表某个维度上的特征，以此让机器也能理解分类和检索数据。Q: 你是怎么学习大模型的论文、博客Q: 大模型你觉得有哪些可以落地应用的地方AI coding、豆包形式AI应用、行业定制agent和传统互联网业务赋能。 10minQ: 悲观锁和乐观锁概念是否强制加锁，区别于在进入共享资源区之前是否允许其他请求修改共享资源。Q: 消息队列的作用削峰填谷、异...

大家能帮我看看简历有什么问题吗，项目都是网上找的，目前hot100正在刷，八股背了一点，想在8月底9月初找个日常实习

 #实习生的蛐蛐区#  

1.挑一个你印象最深的项目聊聊吧，或者讲讲你做过的什么有意思的优化。2.HashMap里，链表转红黑树的阈值为什么设成8？那为什么退化的时候是6呢？3.synchronized的锁升级过程，能讲一下吗？4.G1垃圾回收器是怎么预测停顿时间的？它的Region大小一般怎么定？5.volatile能保证数组里每个元素的可见性吗？如果不能，要怎么解决？6.ThreadLocal为什么会内存泄漏，根本原因是什么？JDK后来有什么改进方案吗？7.Java 8里，Stream的并行处理是怎么实现的？8.ForkJoinPool的工作窃取（Work-Stealing）机制，能解释一下吗？9.AQS里面为什么...