美团后端暑期ai面

1.请做个自我介绍,包括你的个人背景、大学经历 或实习经历。1.1在你的学习和实践中,AI大模型工具是如何发 挥作用的?是否帮助你解决过具体问题,或提升了 某些项目的效率?2.请你谈谈IPv4与IPv6的区别与过渡策略。2.1.实际过渡过程中,IPv4和IPv6之间互通的关 键问题,有哪些技术手段可以实现互通?3.请你解释一下Java中的垃圾回收机制GC以及常 见的垃圾收集器有哪些?3.1.结合实际开发场景,解释在什么情况下你会选 择使用G1垃圾收集器,而不是CMS或其他收集器?3.2.G1垃圾收集器是如何优化停顿时间的?它在设 计上有哪些特点,使其适合大内存应用?4.请你谈谈分库分表的常见策略及其在并发场景下的应用。4.1.在高并发场景下,如何选择合适的分库分表策 略?具体会考虑哪些因素来决定使用垂直还是水平 分库分表?4.2.实际应用中,垂直分库和水平分库可能会遇到 哪些挑战?你会如何应对这些挑战?5.设计一个简单的项目管理系统,请描述项目、任务、成员的关系及主要的数据库表结构。5.1.在项目管理系统的设计中,如何确保任务的分配和成员的工作负载是合理的?5.2.在这个项目管理系统中,如何处理任务的优先级和紧急情况?6.做成本控制,把每次调用成本拆到业务维度,后端如何统计token用量、工具调用次数、重试次数,并按业务方场景、模型版本做聚合报表?6.1.在设计存储上述统计信息的数据库表时,如何考虑数据的扩展性和性能问题?

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.为什么要去做这样一个模型，和主站模型有什么区别3.介绍整个项目，为什么能打过主模型，为什么要做这个独立模型4.介绍MMCN，和DCN有什么区别，相对于DCN有什么优势5.介绍tokenmixer是怎么样实现的，介绍结构原理，为什么要做mix_up6.了解rankmixer large吗7.对精排还有什么结构比较了解吗8.LHUC模块具体的实现的方式9.了解生成式推荐吗代码题:一个数组只有1和-1，给出子数组乘积为1的个数

1. 先做一下自我介绍，重点讲你做过的系统背景和你负责的核心链路2. 你在团队里主要负责哪部分，怎么证明这部分不是“打杂型开发”3. 你把整个系统架构讲一下，如果让我听完就能知道瓶颈可能在哪里4. 技术栈选型的时候你会怎么做取舍，尤其是 Redis 和消息队列为什么这么选选型不是比组件名气，而是比业务约束。Redis 适合做热点缓存、轻量状态、分布式协调和短期去重，但不适合承接强一致主数据；消息队列适合解耦、削峰和异步补偿，但不适合所有需要实时可见结果的主流程。真正的取舍点在于数据是否允许延迟、失败是否可补偿、顺序是否重要、消费是否要求可重放、以及业务能否接受最终一致。很多系统不是选错中间件，...