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我在 @SolvProtocol ：约 50 $BTC 至今无法正常赎回，我贪的是你 3% 的年化收益，你图的却是我的全部本金。 2026年7月8日，我从 Binance 提取约 50 BTC，通过正常渠道转换为 SolvBTC → BTC+。 我的目的非常简单，没有进行任何复杂交易或投机操作，只是希望通过持有 BTC+ 获得约 3% 的年化收益。 因为投入金额很大，存入以后我基本每天都会登录 Solv 官网查看 BTC+ 的净值以及收益增长情况。后来我发现 BTC+ 的铸造和赎回功能突然暂停。 7月13日，BTC+ 发生安全事件，但当时作为普通用户的我并不知道究竟发生了什么。 7月18日、7月20日，我两次在官方社区询问为什么 BTC+ 暂停铸造和赎回，希望了解自己的资产到底发生了什么，但始终没有得到针对这一问题的有效回复。 7月22日，Solv Protocol 才公开披露此次安全事件，并表示用户资产未受损。 7月31日，项目方宣布相关功能恢复，工作人员也明确告诉我“现在可以发起赎回了”。但当我实际操作时，却发现我的地址仍然受到限制，约 50 BTC 对应资产无法正常赎回。 从7月31日至今，我持续通过官方 Discord、Telegram 和邮件寻求解决。项目方要求我提供的资金来源、交易记录、钱包控制证明、账户信息以及其他说明，我都一直积极配合提交。 截至目前，双方已有约 60封邮件往来，其中约50封由我发送。9月份也通过各种渠道，联系该项目相关人员，但都没有给我回复任何有效信息。 我的诉求只有一个：解除限制，恢复正常赎回，让我取回自己约 50 BTC 对应的资产。 我愿意继续配合合理的风控及合规审核，也已经按照要求提供相关资料。 请 @SolvProtocol 正面回答： 资料已经提交，审核还需要多久？ 为什么我的地址至今仍然受到限制？ 什么时候才能恢复正常赎回？ 我之所以选择 BTC+，是因为当时我在 Binance Web3 Wallet 的 BTC 理财/收益相关页面看到了 BTC+ 产品的展示/推荐入口。出于我长期以来对 Binance 平台的信任，我对通过 Binance Web3 Wallet 接触到的该产品也产生了较高的信任，因此决定将约 50 BTC 转入 BTC+。 也希望 Binance 联合创始人兼 Co-CEO 何一 @heyibinance，以及 Binance Co-CEO Richard Teng @_RichardTeng 能够关注我的遭遇。 @Venusprotocol 作为Solvbtc重要的借贷市场，针对该项目目前官方群组出现的大量用户反馈长期无法赎回受限的情况，你们是否已经启动专项的风险评估？ 同时，我也希望 @SolvProtocol 的投资方及生态相关方能够关注此事： @yzilabs @blockchaincap @LaserDigital_ @OKX_Ventures @TheSpartanGroup @IOSGVC @hashed_official @mirana 我并不是要求这些投资方或 Binance 为 Solv 承担责任。 我只是希望各位作为 Solv 的投资方、生态相关方，以及我最初接触这一产品的重要渠道，能够关注一个普通用户约50 BTC长期无法正常赎回的问题，并协助推动 @SolvProtocol @Ryanchow_defi @Will42w @myantokengeek 给出明确、透明且可执行的处理方案。 希望大家能对我伸以援手，感谢感谢。

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

🚨 BREAKING: CNN is NOT being allowed to travel to Tennessee tomorrow with President Trump aboard Air Force One Instead, @RealAmVoice will be allocated seats on board to cover 47’s trip, and it’ll be broadcasted right here on 𝕏 CUE THE MELTDOWN 🤣🔥

SpaceX has introduced a new website for its AI training clusters in Tennessee/Mississippi. New info: • Tesla Megapacks will provide 3.3 GWh to Colossus 2, enough to power Memphis for two hours, making it America’s largest grid-connected battery pack. • SpaceX has invested millions of dollars in sound walls, silencers, and next-gen turbines with advanced quieting technologies. • Since joining the community in 2024, SpaceXAI is investing more than $90 billion in the region. Estimated 2026 tax revenue will be $60M+ • 7,500 local jobs supported • SpaceXAI is investing $360 million, at no cost to the city, in a clean water recycling plant. It is designed to process up to 10 million gallons of wastewater a day and would offset ~3.64 billion gallons a year from the Memphis Aquifer. • In Memphis, SpaceXAI is investing $35 million in a 150 MW substation to support MLGW and another $20 million in a second substation. Both come online at no cost to MLGW or homeowners. • Temporary power is coming off. Under an agreed order with the Mississippi Department of Environmental Quality, all remaining temporary turbines must be removed by July 2027. SpaceXAI is already taking units offline and expects to complete removal well ahead of that deadline. Website: