1.自我介绍2.挑一个最感兴趣的项目聊聊3.线程池shutdown shutdownnow4.你的项目中考虑线程池关闭吗？一直在拷打这个破防了5. 引申jvm6. 线程创建的资源消耗是jvm哪一部分8. java基础hashmap9. 一直在问为什么会发生哈希冲突？？？7. 结合实践 问一下自己有感悟的技术 我提了mysql索引

项目相关“请你选一个你认为最有挑战性、收获最多的项目来介绍。”“你这个抽奖系统是基于微服务构建的，那么你对微服务的理解是什么？”“微服务之间是怎么相互调用的？数据怎么传输？”“你这个抽奖系统是如何拆分的？拆分的依据是什么？”“你听说过六边形架构吗？”“在抽奖系统中，如何保证不同人抽奖时不会出现并发问题，比如同一个奖品被多个用户抽中？”“如果数据库是 MySQL，你会如何设计来保证抽奖时的并发安全？”“你的项目有没有可能因网络抖动导致的重复请求，从而引起的重复扣库存问题？”架构 & 技术相关“微服务的优点是什么？和单体架构相比有什么区别？”“你了解 RPC（远程过程调用）吗？微服务之间通...

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理#  #Ai产品经理#  #AI#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划#

关注我：二仙桥耐笔王 ， 强力1v1辅导暑期实习&春招笔试 第1题-游游的字符串 题目内容 游游正在进行字符串对照试验，他有一个长度为 的字符串和另一个长度同样为的字符串 ，他先定义一个字符:可控一级，当其为小写字母;可控二级，当其为大写字母;可控三级，当其为数字;不可控，当其为其他字符。随后，他将依次对每一个进行以下操作: 如果和的第个字符同时为可控的，且等级相同，则输出这两个字符的中位 码对应的字符; 如果和的第个字符同时为可控的，但等级不同，则输出这两个字符的中位 码; 否则，直接输出一条下划线"_"。 在这里，记字符的 码为，则它们的 中位码定义为和...