发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.hashmap的底层原理，哈希冲突了怎么办3.java有哪些锁工具4.CountDownLatch原理5.读写锁怎么使用6.项目里这个接口优化是怎么实现的7.快排和归并的过程，区别8.IOC9.Spring bean的生命周期10.G1垃圾回收器11.java有没有排序的map12.Hashmap是不可排序的，如果要实现排序该怎么做，如果value要排序该怎么做13.如果要使用对象作为hashmap的key，该怎么实现14.Threadlocal之间该怎么通信（我说业务层上进行）15.红黑树是什么，还有个问题忘记了，好像是红黑树插入会遇到什么问题16.JWT和cookie session的区别17.JVM调优的相关问题算法：给了三道1.写SQL，要写建表和查询2.用线程池写死锁

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 推荐系统基础链路是什么？你对哪一部分理解更为深入？2. 若让你在召回侧搭建数据看板，会如何设计？重点关注哪些指标？3. 简述冷启动的定义（本人仅答出大致概念，面试官仍持续追问）4. 追问：用户冷启动与视频冷启动的核心区别？5. 用户冷启动的常见问题及解决方案（此部分本人未完整作答）机器学习基础考点1. 梯度下降的定义2. 批量梯度下降与随机梯度下降的区别3. 常见的损失函数有哪些4. 模型评估指标、AUC的具体含义5. 数据不均衡问题的处理方法6. 是否了解大模型？（当前搜推领域大量应用生成式技术，为必考点）7. RankMixer原理介绍（字节面试高频必考知识点）代码手撕1. 分割等和子集2. 拓展提问：若数据中允许存在负数，代码应如何修改？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. CPU vs GPU vs NPU优化差异，对应场景题2. 手撕CUDA编程：在 uint8 数组中找第 K 大的值3. 手撕二叉树最右节点4. 对自动驾驶领域的了解

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题..1、实习拷打2、模型蒸馏的数据如何做的?如何清洗馏得到的数据?3、有没有使用强化学习做过数据仿真。这个之前看过一篇论文，刚好讲了一下。4、有没有了解过训练推理一致性这个领域?我讲了一下强化学习领域的推训一致性，固定flash attention分块策略，vlm推理框架固定page attention分块策略。5、模型量化如何做的。gptq，qat等等，并说明为什么选择了w8a16的量化?6、写一下ppo算法的损失函数和GAE优势函数。主要还是讲明白7、一个场景题8、手撕题hot100，中等题，合并k个升序链

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1实习介绍2介绍项目+拷打3八股1.Qwen模型架构2.rag全链路过程3.lora原理，相关技术4.rag检索方法5.dpo原理、*损失函数6.介绍自注意力，自注意力的类型7.vllm了解技术吗8.了解图片视频等多模态大模型吗?4代码题螺旋矩阵

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1. 实习介绍2. 项目拷打3. 4B的模型部署需要多少显存？怎么算的？4. LoRA的数据怎么来的，结构长啥样？5. 说一下LoRA的原理；怎么理解“低秩”6. 了解Agent吗？说一下你做过的Agent workflow的具体流程7. 说一下LSTM的原理；其中门控机制提出是为了解决什么问题？8. 手撕代码：约瑟夫环

问题：1. 主要拷打实习经历。2. 怎么用 soft 的方式来构建场景间的相似样本？3. MaskNet 和 SENet 有啥区别？4. 特征交叉是怎么做的？5. 除了你用的方法，特征交叉还有别的思路吗？6. One-epoch 问题是啥？7. 多目标模型里，价格这个目标是怎么建的？8. 梯度冲突怎么解决？ 手撕算法：乘积最大子数组