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全是八股轻松拿下，面完隔一天就说 oc 了（接了之后突然和我说加面，后面过了但是说 hc 无了）1. Go 语言有哪些特点2. 值类型和引用类型有哪些3. slice 和 array 的区别4. map 是否并发安全 / 为什么并发写不安全5. goroutine 和线程的区别6. 栈内存和堆内存的使用场景7. Go 的 GC 机制8. 逃逸分析 (escape analysis)9. context 的作用10. MySQL 常用引擎及区别 / 适用场景11. MySQL 索引类型12. 事务四大特性 ACID13. 事务隔离级别及可能造成的问题14. MySQL 底层日志 binlog / redolog / undolog15. MySQL 主从复制原理16. Redis 常用数据类型及适用场景17. Redis 为什么快18. Redis 数据量过大时为什么会变慢19. Redis 持久化机制20. Redis 分布式锁21. 为什么 Go 推荐 goroutine + channel 但还需要 Redis 分布式锁22. 消息队列中间件使用经验23. IO 多路复用原理24. HTTP 有什么特点25. 多模态内容（用户/商品）的点赞/评论/关注聚合展示 - 表结构设计26. 异步写入的缺点 / 一致性问题27. 职业规划28. 自我评价29. 工作中遇到问题如何解决

1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～项目拷打CLIP部分1.CLIP的结构+一个batch里面混入了相同的图片，也就是说一个正样本被当作一个负样本，但它实际是一个正样本，怎么去解决和避免这些问题?在训练或者说Loss层面2.CLIP可以做分类吗?通过对齐的方式做分类你觉得是可行的吗?3.图像输入给大模型，解码输出文本，这样的对齐方式和CLIP有什么区别?这两种哪种是未来趋势?偏八股部分1.COT有了解过吗?结构化的输入/few-shot 为什么会有帮助?(模型层面)2.有了解过哪些大模型?BLIP2的三个loss介绍3.现在大部分的结构不采用Q-former，而用MLP，是为什么?那为什么之前不用MLP，而用Q-former?4.一个多模态模型，它的视觉和文本编码器的参数量大小有什么配比的逻辑?5.一个5乘5的卷积，它可以由几个3乘3的卷积串联来替换，从而减少计算量但保持感受野不变?6.分类任务需要很多标注样本，但是现在想在少量样本的情况下，实现新增任务的效果，如何实现?不希望通过大量数据做微调手撕：经典力扣 全排列

背景4年前端，有AI行业的工作经历多的不说了，纪念一下吧，感觉啥都没答上来，面试官能和我聊四五十分钟也是难为他了正文为什么会有给ai用的sandbox，它的出现是为了解决什么问题？有没有用过sandbox？llm playground深挖sse和socket的区别，为什么用sse做流式而不是socket假设你现在在用这个playgroun和ai进行对话，发送按钮点击了，此时模型在不断的一个字一个字的蹦出来，在这个流式输出的过程中，我刷新了页面或者切了一下对话再切回来，这个时候作为用户我肯定希望对话是继续的，这种场景你是怎么处理的？后续面试官补充：sse不是socket，在断掉之后，是没有重连这...