1.自我介绍2.HDFS架构3.secondNameNode是高可用架构吗，HA是怎么样设计实现的4.violatile5.concurrenthashmap的cas+syn过程6.为什么hashmap会超过阈值用红黑树7.既然这样为啥不直接用红黑树8.用channel的场景9.channel的底层原理10.ioc的含义11.springbootapplication是怎么实现ioc的呢12.mysql慢sql排查思路13.java进程退出怎么分析排查14.我想要知道哪些对象占用了大内存，怎么做15.假如线程宕住的话，怎么排查呢16.jdk17之后的虚拟线程18.什么时候单线程好，什么时候多线程好19.什么时候多线程好，什么时候多协程好20.linux查看进程占用cpu多少21.怎么查到哪个线程呢22.https23.客户端是怎么校验ca的24.为什么传输数据的时候不用非对称加密呢25.对称加密和非对称加密区别手撕：1.阻塞队列2.二叉树最大宽度已约二面，哈人#牛客创作赏金赛##百度##阿里巴巴##腾讯##字节跳动#

腾讯面试官好友好 ，但是我晚上太瞌睡了，答的一坨屎

 总时长38分钟老套路，先是进行了自我介绍，3分钟完成。自我介绍完，我主动的问面试官，我要不要对我的主要工作做一个简要的汇报，面试官说可以，于是我便开始照着ppt阿巴阿巴。我发现这是一个很有用的技巧，因为若面试官同意汇报，相当于是把面试官引入了我的节奏，我讲的所有东西都是我亲手做过的，而且这样后，面试官问的问题也会和项目中内容相关，这样就会回答起来非常得心应手。这样就比你什么都不说，然后面试官突然提一个冷门的知识，你在那支支吾吾半天答不上来好太多了。而且，他在这问的问题越多，由于时长原因，后面问的其它问题就会越少。这场面试印象比较深的一个问题的是，PPO相对于其它策略梯度的算法有什么优势？我画图讲解了PPO使用了优势函数，让训练过程更加快速和稳定。然后面试官说，除了优势函数，PPO还有一个技巧来方法网络更新是参数差距过大，没等他说完，我赶紧抢着说，PPO有两种方式来实现更新时参数差距过大，一个是KL散度。。。。。。一个是截断函数。。。。。。通过这两种方式来实现早停。。。。。。讲完ppt后，面试官也没问其它的问题，进入了手撕代码环节。给了两个题目，让二选一。第一题又臭又长，我看都没看完，貌似是让你用python实现某个机器学习过程。第二题就比较简单，给定一个二叉树，让你输出每层节点的最大值，果断选择第二题，并几分钟写完了代码。然后面试官看我写的比较快，又让我用pythorch手动实现一下MLP，当时也没想那么多，就写了一个单层的MLP。最后反问环节，我还是问了老掉牙的问题，进去后主要干什么？是否有人带。现在想想估计面试官听这些也都听腻了吧。下次就问应该提前学些什么或准备些什么吧。

        加入vivo AI大模型团队也已经一个月了，总结一下入职以来的工作内容！        我们的主要业务场景是研发手机端侧多模态大模型，让手机在端侧实现复杂任务的自主执行。比如你对着手机说“帮我在滴滴上预约一辆明天中午从机场到公司的顺风车”，它就能自动执行～作为实习生，我的主要职责有：模型蒸馏与数据构造：        用业界前沿的cot模型（如DeepSeek-R1、QwQ-32B）生成高质量动作思考数据，去提升我们轻量级端侧模型的能力。这里会涉及到prompt的构造，以及调节参数利用模型去构造高质量数据的策略，多次采样，构造思维链等等，还要设计各种实验去验证效果，在这个过程中我也慢慢理解了数据质量对于模型效果的影响。训练微调奖励模型：        此外，我还要微调训练RM，通过构造多模态偏好样本对（例如用户对图像的操作、指令执行结果的反馈数据），基于Lora微调或全量微调多模态基座模型（如qwen2.5-VL），确保其可以对模型的输出结果做精确的评估，用于偏好对齐阶段的GRPO（奖励来源于规则或RM） 或DPO策略，进一步提升任务完成率。具体实现起来会涉及很多细节，可能需要对比不同损失构造方式和不同策略的优劣，但同时也能在这个过程中快速学习成长。        此外，为了提高模型的上限，组内的大佬们同时也会做预训练，每次开组会都会学到很多LLM的知识，从预训练的数据配比，到模型指标的分析，以及“工业级大模型”的实战经验！组内还会经常开展各种技术分享会，从分布式框架优化到多模态对齐策略，甚至模型底层的网络结构优化，每次都会让我受益匪浅！​         如果你也对我们的业务感兴趣，非常欢迎加入我们，关注：vivo-HR牛客账号，我们有：团队氛围：成长加速器，组里有顶会论文作者、开源框架贡献者，随时可以请教！​前沿项目实战：从模型训练到产品落地，全程参与AI从实验室到用户手中的闭环。​资源管够：千卡集群随便跑实验，模型训练效率翻倍～💻 #vivo#  #vivo招聘#  #互联网大厂实习#