1.实习拷打，包含一些八股(分布式锁，分布式事务等)2.ai相关的一些问题(基础问题，比如说大模型的应用场景 提示词工程等)3.Redis实现分布式锁 最小没有出现的正整数4.第二个手撕写的有个问题，面试官让我下载trae让他帮助一些debug，最后描述一下之前的问题所在5.最后就是一些反问

背景介绍：单2硕，27届，计算机专业，无论文，一段中厂AI应用开发实习均是1.8开始投递，之前准备的大模型算法，结果一个都没有回应，都是大模型和后端的面试，白准备了从1.8号开始复习Java八股和力扣算法，之前有半年多没看了，还好有之前的笔记，复习了3天裸面字节（也佩服我的勇气）字节 --- 后端开发1.12 一面 八股盛宴，面试官对我大模型项目不太有兴趣，问了50分钟八股 算法：双线程交叉打印1.15 二面 场景八股 面试官非常有水平，问的八股比较活，同时还问了sql，之前没有准备 算法：下一个排列1.19 问了hr，10分钟回我挂了，发感谢信美团 --大模型应用开发1.13 一面 问了50...

面试官人很好，语气和善有耐心，一面30min询问可实习时间，base自我介绍询问项目，没细问，大概用了什么方法什么算法对岗位内容XXX的了解多少。突击复习的，只了解一些技术名词，如实说。手撕：反转链表+大于给定数 （太久没coding，写了点伪代码解释了一下思路）反问面试体验还是很不错的，作为上次校招面试还是21年的小菜鸡来说全程给人很舒适的感觉。应该凉了，偏研究类型的岗位，一些知识还是不匹配，提升自己吧还是

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...