问CLIP的训练方式。多模态大模型的embbding应该怎么训练？对比学习。会用到哪一层的特征？最后一层。场景题：给一个文本token，怎么判断在题库中是否存在，或者说它的位置。细粒度感知能力怎么提升？忽视视觉感知能力的问题怎么缓解？Qwen3-vl 的 deepstack?qwen2.5-vl 的 ViT是什么？有没有初始化的权重（面试官可能想问是不是用的原始的NaViT权重，这里我想的是ViT肯定得先预训练）业务主要是搜题和解题。代码一个 sub词的列表的子集能否组成单词 一个大数之和，字符串 s 和 t，相加后返回新的字符串

问项目交流不太多好像不懂这方面的貌似也没有什么遇到最大的挑战什么的问题 字典树的实现 字典树又称为前缀树或者Trie树，是处理字符串常用的数据结构。 假设组成所有单词的字符仅是‘a’～‘z’，请实现字典树的结构，并包含以下四个主要的功能。 1. void insert(String word)：添加word，可重复添加； 2. void delete(String word)：删除word，如果word添加过多次，仅删除一次； 3. boolean search(String word)：查询word是否在字典树中出现过(完整的出现过，前缀式不算)； 4. int prefixNumber(S...