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一面 1.  自我介绍2.  实习经历 20min3.  redis的CAP（×）4.  es实现查询某个时间段的数据具体操作5.  go的协程6.  在系统监控中看到 CPU 使用率大约为 50%，  但通过真正用于业务逻辑计算的 CPU 时间只有约 20%。原因是什么7.  go什么类型可以被赋值为nil8.  go的gc二面1. 实习经历沟通，不好参考2. 一个任务CPU占用很低，但是运行很慢，怎么排查3. ICMP协议4.  聊天，聊的挺开心的5.  算法： 两数之和一面感觉答的还行，二面聊天挂了，

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.项目拷打2.实习拷打3.如何做RLHF阶段的稳定训练？PPO在RLHF中的核心不稳定点？4.如果训练中出现：GPU利用率低、显存碎片化严重，你会如何排查与优化？5.RLHF训练中，奖励模型（RM）的训练难点是什么？如何避免奖励模型过拟合，确保其能准确反映人类偏好？6.数据清洗过程中，如何区分有效数据与噪声数据？针对不同类型的噪声（如文本错误、图像模糊），有哪些针对性的处理方法？7.在大模型训练过程中，如何优化显存占用和训练速度？8.你在过往项目中，有没有基于业务需求，提出过创新的技术方案或优化思路？如何推动方案落地并验证效果？9.代码题：合并两个有序链表和二叉树中的最大路径和

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1- RAG痛点2- 检索精度与召回率的平衡（如chunk粒度优化） 如何解决多跳推理问题？3- 知识更新机制（小红书UGC内容高频更新如何应对4- LLM针对RAG的优化5- 是否用LLM直接生成Embedding？如何解决生成式检索的稳定性6- 提示工程优化（如HyDE技术在小红书的应用场景）。7- 幻觉问题8- 检索结果置信度过滤方案？是否引入知识图谱作为验证层9- 检索污染处理10- 用户生成内容（如错误美妆知识）如何清洗？实时性（如突发谣言）如何应对11- 图文对RAG产品设计12- 多模态检索方案（图文联合Embedding vs. 分离对齐）13- 如何将用户评论/标签纳入检索增强

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2. 项目拷打3. 介绍一下 ReAct 框架的具体实现流程，Agent 在什么情况下容易陷入思考死循环（Thought Loop）？4. 如果 Agent 调用的底层运维 API 发生超时或 5xx 错误，你在工程上是如何实现容错机制的？5. Redis 的数据结构有哪些？在 Agent 对话上下文缓存中，你会选择哪种结构？6. 线程池的参数如何设置？7. 解释一下分布式事务的 2PC 和 TCC，在 Agent 执行多步跨系统指令时如何保证一致性？8. 类 Manus 的 Agent 需要频繁操作环境，如何实现一个高可用的任务调度器，要考虑哪些方面？9. MySQL 的隔离级别有哪些？什么是幻读？10. TCP 三次握手和四次挥手流程？为什么断开连接需要等待 2MSL？11.  如果要实现一个代码执行沙箱，你从后端角度如何限制 CPU、内存和网络访问？12. 什么是协程？13.为什么 Agent 后端通常采用异步非阻塞模型？14. Kafka 为什么高吞吐？在处理 Agent 异步回调信号时，如何保证消息不丢失？15. 有了解过Agent 的记忆吗？mem0这个记忆框架知道不16. 向量数据库的原理是什么？RAG中的rerank?16. HTTP 与 RPC（如 gRPC/Thrift）的区别是什么？为什么字节内部通信多用 RPC？17. LRU 缓存18. K 个一组翻转链表