经典题解析：时针分针秒针，一天到底重合多少次
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。钟表重合题看着像脑筋急转弯，真正考的是你能不能把它翻译成相对速度的追及模型——会建模的人眼里，这题就是三道除法加一处边界判断。
ohmyblog
经典题解析：大模型推理加速框架那么多，各自强在哪
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。「推理加速框架有哪些、各自什么特点」是典型的横向对比题，面试官想看的不是你背出一串框架名单，而是你能不能把差异收拢成几条清晰的优化主线，并落到选型结论上。
从「知识注入」面试题延伸：预训练、继续预训练、SFT、RLHF，四个阶段各练什么
这个系列的前一篇真题解析辨析过一个焦点问题：大模型的知识主要在哪一阶段进模型。那篇只讲注入时机这一个点，本篇把镜头拉远，把大模型从一堆语料到一个顺手助手的完整训练流水线走一遍——预训练、继续预训练、监督微调、人类反馈对齐四个阶段，各自的目标、数据形态、能力产出和成本量级分别是什么…
经典题解析：MongoDB 的 ObjectID 里装了哪些信息
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。「ObjectID 由哪些部分组成」表面是背结构，实际考的是你能否从 12 个字节的分工里推出它的两条核心性质：为什么分布式环境下能保证唯一，又为什么天然大致有序。
经典题解析：一颗 CPU 每秒大概能执行多少条指令
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。「一颗现代处理器每秒大概能执行多少条简单指令，有哪些主要影响因素」是典型的数量级估算题：面试官不要精确值，要的是你现场拆出「主频 × IPC × 核数」这条因子链，并对每个因子的量级有硬件常识…
经典题解析：LoRA 的 Rank 设成多少才合适
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。「LoRA 的 rank 设多少合适」没有标准数字答案，面试官真正想听的是你能不能把秩 r 背后的三方权衡讲清楚：它如何决定参数量与成本、如何影响效果上限、又如何与过拟合风险挂钩。
从 CPU 指令估算题延伸：面试里的数量级估算，费米估算法怎么拆
面试里有一类让人当场卡壳的题：「一颗 CPU 每秒大约执行多少条指令」「一座城市有多少部电梯」。这个系列另有一篇真题解析专门拆解 CPU 指令那道题的硬件背景，本篇换个视角：把这类题背后的通用方法论——费米估算法——讲透。
经典题解析：C++ 的引用和指针到底差在哪
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。引用与指针的区别是 C++ 面试的常驻题，背出「引用是别名」只能算开场白，面试官想听的是语义、内存形态、使用约束三个层面各自的差异，以及函数传参时怎么选。
经典题解析：把数组里的 0 全部移到尾部，还不能打乱顺序
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。原题要求写一个函数：把整型数组里的 0 全部移到末尾，其余非 0 整数移到前面且保持原有相对顺序，函数返回结果中第一个 0 的下标。
经典题解析：大模型的「知识」到底是预训练装的还是微调装的
先说明属性：这是一篇经典题解析，题目出自本地历史面试资料整理，与任何公司的当前招聘无关。「大模型的知识是预训练装的还是微调装的」看似二选一，真正考的是你能不能讲清两个阶段的训练目标与数据形态差在哪，以及由此推出的工程结论：想给模型灌新知识，该走哪条路。