本科生24暑期实习NLP（Infra & LLM）算法工程师面经

今年暑期，我选择投身工业界实习，目标聚焦于热门的LLM领域独角兽，期待能在工作中避免琐碎，同时得到重视，做一些有挑战性的工作。长远来看，我对VLM和Agent（特别是RAG）领域充满兴趣，前者代表行业未来，后者则代表更直接的用户应用。我积极投递简历，主要通过朋友圈、北大未名BBS、北邮人论坛（朋友分享资源）及专业招聘网站NLPJOB、牛客网来提高曝光度，避免因非研究生学历等因素被忽视。我的目标是整理并分享20多场面试经验，为本科生寻找算法实习提供参考，尽管起初信心不足，但逐渐发现自己的能力适应这些职位要求。实习机会包括：新旦科技xDAN、JINA AI、滴滴出行、智源、联想研究院、零一万物、商汤科技和腾讯AI Lab，我收到了面试邀请。米哈游NLP和百度文心的二面未果，而字节AML和腾讯云等因时间原因未面。拒签名单上有阿里云、阿里Qwen等知名公司。面试过程中，我针对不同公司的需求，准备了与预训练、垂类LLM和Agent相关的基础知识，以及简单的算法题

Golang后端大厂面经！

大家好，我是阳哥，专注于Go语言的学习经验分享和就业辅导。以下是关于Go语言后端大厂面经的更新内容，来自一位同学的投稿，主要涉及Go语言相关知识、微服务和Redis。让我们一起深入探讨Go语言的特性：**Slice扩容机制**？为什么不一直用2倍扩容？从Go 1.18版本开始，slice扩容机制采用了更加平滑的方式，不再固定使用1024作为临界点，而是将threshold设定为256。当slice容量小于threshold时，每次扩容为原来的两倍；当容量大于threshold时，每次增加(oldcap + 3*threshold)*3/4的容量。这种策略避免了频繁的大扩容，减少了内存浪费。**Go内存分配机制**？多级缓存？组件？Go的内存管理高度自动化，内存释放不直接归还给操作系统，而是尽量复用，减少与内核态的切换。每一个线程M独享一个mcache，在申请内存时优先从mcache中获取，不足时向mcentral获取，再不足则向mheap申请，最后向操作系统请求内存（mcache->mcentral->mheap->OS）