1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

分享一个蚂蚁timeline3.25 一面3.30 二面4.2 HR面4.10 意向书

是我简历太单薄了吗，我投的都是小厂，想先过渡一下的想过自己很菜，没想到这么菜

前面二十多分钟拷打项目，答的不好 14. 除了MySQL，还用过其他数据库吗？ 15. 结合你的经历，说说MySQL数据库有哪些调优方式？ 16. 你实操过的SQL慢查询优化案例是什么？具体怎么做的？ 17. 联合索引有哪些相关知识点？#牛客AI配图神器# 18. 哪些字段不适合建立索引？除了区分度低还有其他例子吗？（没说出来，还有频繁更新，超长字段） 19. AOP是什么？ 20. 切面代码报错是否会影响核心业务流程？如何处理？ 21. 什么是切面编程？（具体概念忘记了，说了抽离出非核心业务代码） 22. 说说秒杀交易方案的设计思路。 23. Redis单线程之外，还有什么原理支撑它能做秒杀...