如何解大佬们

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：2026.03.16💻面试岗位：大语言模型强化学习算法实习生❓面试问题：自我介绍项目经历1，拷打项目动机，方法细节，评测方式，遇到的难点和解决方式，提出的方法为什么有效强化学习算法理论基础，介绍PPO算法，算法计算公式，优点，训练流程，介绍GRPO算法，特点，优势有关强化学习算法的代码库，TRL，VERL，Ray等询问对于Agentic RL 的认识，其中可能存在的难点，答了算法侧的稀疏奖励问题和工程实现上各类工具的稳定性编程题，word1->word2的最小操作次数🙌面试感想：自我介绍吟唱时间太长，适当压缩为教育背景，研究背景，项目/实习经历的简单介...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...