27日常实习字节后端ai开发一面 攒人品

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...

1.自我介绍2.线程创建过程3.线程生命周期4.java怎么创建线程5.一条http从DNS拿到到执行完整过程6.(T1)一个类里有普通变量,读方法和自增方法,想办法实现并发安全7.redo log,undo log,bin log 作用8.MySQL为什么要这些日志9.(T2)update set t = t + 1 where id = 10;执行完整过程10.上面的sql会不会造成索引树分裂11.(T3)spring 类中一个方法加上了@transcational注解 ,在该方法内先调用了类中另一个普通方法 再抛异常, 事务会不会回滚?提示:从动态代理角度思考12.平常怎么用ai13.skills和rules区别联系14.用skills会不会降低token?为什么15.(T4)三个ai相关的名词解释(我一个都想不起来了...)反问:1.有没有要改进的:八股到实际落地还有距离,还得练.2.部门做什么:人事管理3.ai项目重要吗:主要是看有没有追踪前沿技术,项目不重要,态度重要.人生第一次面试,上来问我我这专业有没有学408四件套,心里一惊,没来得及复习这一块,也是被狠狠拷打了好像就MySQL日志那里流利吟唱出来了,好几题一点不会发了四题,没有算法,半小时多就结束了...还得练

1. 自我介绍2. 讲一下你做的项目，重点说你负责的模块和难点3. 你在做 Agent 的过程中，真正学到的东西是什么，最大的坑是什么真正学到的不是 Prompt 怎么写得花，而是怎么把模型能力约束进一个可控系统里。比如什么时候让模型自由推理，什么时候必须走工具，什么时候直接拒答，什么时候中断循环，这些都不是模型自己能解决的。最大的坑一般是把模型当成确定性组件用，结果线上一旦遇到模糊输入、脏数据或者工具超时，链路就开始发散。后面通常会补上三层约束：输入规范化、工具白名单、执行状态机。这样即使模型发挥不稳定，系统也不会直接失控。4. RAG 这条链路里，最容易被忽略但最影响效果的环节是什么最容易...

笔试题比较基础，代码题共三道，两到模拟，最后一道01背包，均a，4.25笔试，不清楚是否是海笔，有些焦虑这个时间点是否还有hc，也就只是海笔这样子，先前其他厂笔试都不是很顺利，约面的很少腾讯的状态也动了，这是过了初筛的意思吗？