吉比特是招满了吗

之前因为一些事情就不来了，偶尔随便看看。好多年了，看了各种各样的学习网站，始终没有一个让我觉得完全可以替代牛客的。时间在流逝，一切也在改变，现在的牛客肯定不会再是我当时知道的那个牛客，但学习的想法并没有改变。

- 没有自我介绍-上来手撕一个dfs很简单，数字的排列- 一个默认 goroutine 消耗的资源是多少​-系统资源充足时，goroutine 可以无限开启吗？有没有限制​-JDK 现在最新发布到哪个版本了​-JWT 由哪些部分组成-接下来离谱的来了-问我gpt的知识库截止到什么时间-问我claude的知识库截止到什么时间，最新版本是什么-然后说问你个问题说到一半他又说算了我觉得你也不知道，不问你了？？？

一、自我介绍与项目深挖做一下自我介绍。简单讲一个你最有代表性的项目，你在其中解决的最关键问题是什么？结合实习或项目，做细节追问（工作流、职责、决策、挑战等）。二、Agent 与提示工程相关提示词模板是怎么设计与迭代的？你如何判断一个模板真的变好了？你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过替代方案？Agent 的任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？上下文是如何构建的？你们怎么避免上下文过长或信息污染？如果上下文窗口不够，你会优先保留哪些信息？为什么？三、代码理解与单测生成（工程场景）做代码理解时，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？单测生成里，哪些代码不适合生成单测？你们是如何识别并过滤的？覆盖率高但测试质量很差，你见过吗？你们是如何解决的？mock 在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？如果一个函数同时依赖数据库和 RPC，你怎么让模型生成的单测稳定运行？你们如何评估生成单测的质量？ 除了覆盖率，还有哪些指标有效？四、LLM 基础与 Transformer 细节LLM 的输入到底是什么？模型真正看到的内容包含哪些？self-attention 的核心作用是什么？为什么要拆成 Q、K、V？为什么 attention 能建模长距离关系？为什么需要 multi-head？attention 为什么可以看成动态加权？同一个 token 的 Q、K、V 为什么不相同？attention 复杂度很高，当上下文特别长时，你会怎么优化？模型产生幻觉的常见原因是什么？工程上有哪些方法可以降低幻觉？五、后端与系统基础Python 有多线程吗？GIL 是干嘛的？什么时候多线程才是有用的？讲一下 C++ 从源码到可执行文件的完整编译流程。六、算法题（手撕）给定一个数组 nums，计算所有子数组的中位数之和。定义：如果子数组长度为奇数：中位数 = 排序后中间的数。如果为偶数：中位数 = 排序后靠左的那个数。要求：计算所有子数组的中位数之和。

3.26下午面的，问了问项目，redis基本数据类型，布隆过滤器原理，rocketmq如何避免丢失，幂等什么的，如何压测KPI面吧，面试官不开摄像头，听见对面办公室的喧闹声音，大概40多min手撕快排，自己在本地IDEA写，如流屏幕共享反问，建议我换一个ai项目