1.对CNN这种传统模型或者大模型有学习过吗?2.说一下项目(黑马点评)的框架有什么用，为什么要用3.Redis和数据库怎么保证同步4.分布式锁怎么保证数据同步，分布式锁是什么?5.过期删除怎么实现6.为什么选用rabbitmg7.项目里的注意力机制是用的什么，top-k稀疏注意力机制是什么8.说-下java内存回收机制吗，和c++的区别,c++用指针垃圾回收了解过吗9.java的内存泄漏讲一下10.讲-下java的设计模式有哪些11.java的协程了解过吗12.大模型新的论文有读过吗(deepseek13.transformer为什么会比cnn和rnn效果好14.agent有了解吗15.mcp有了解吗16.项目中有遇到什么难点，或者实现有意思的feature手撕:一个数n，一个数组a，a里面列几个0~9的数，用这些数(可以重复用)去组成一个尽可能大的数小于n总结:项目和ai相关的问的比较多

在面试快手一面的时候，面试官很专业，大模型应用懂得很多，这让我这个大模型应用半吊子被拷打麻了，但是我却很感谢这个面试官，因为拷打过程中他没有一丝的不耐心，虽然不会这个知识，但是没有让我感到一丝的不适和被羞辱的感觉。虽然确实被拷打麻了，但是确实问到了很多我未曾深入了解的知识，包括BM25公式，Re-ranking细节等。后面也补上了这一部分知识，让后面的面试更加顺利。所以提早暴露出面试的问题也未尝不是意见好事！

1.实习经历:请你说说你在这个项目中是怎么做的?遇到问题如何解决。2.论文:请你简要介绍一下你论文做了些什么?哪一部分是你觉得很亮的点。3.你了解哪些CV领域的模型么?CNN,ResNet, CLIP， BLIP， VIT..4.你了解哪些NLP领域的模型? RNN，LSTMTransformer, bert..5.你了解哪些优化器么?SGD，BGDAdagrad，Adam 你在什么情况下会去调整优化器?6.Dataloader，有哪些函数?7.手撕多头自注意力机制8.代码:除自身外数组乘积

一面 1.项目介绍2.讲讲你对 transformer 的了解3.有哪些常用的解码策略，topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4.意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7. 你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8.做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10.deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12.说-下 vm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13.对比学习了解吗，讲一下14.代码题:实现rand5到rand7