百度状态简历复筛中，会给面试吗？

1.自我介绍，拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架（你项目中的竞品）rag知识库是怎么搭建的，怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词（一般大模型理解不了医学名词）知识库的大小，我答了一个很大的数，问接口速度问题（一脸懵逼，没考虑过，只考虑过rag层面的优化）询问rag评估（孩子寄了我没做，但是我背过），问具体评估数值（🐔没做过，瞎逼逼了一个数字）优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高，而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法，尽然是acm格式，幸好函数写出来了，可惜的是输入输出没写出来，链表的输入输出真的难3.反问环节：做什么业务，不足之处

传统后端开发vs大模型应用开发，在当下的时代洪流下怎么取舍？究竟是风口还是昙花一现？考虑到学习成本对大模型应用开发很是抵触，是继续传统后端路线还是拥抱AI？

面试公司：美团岗位：大模型应用开发一面1．自我介绍＋做过的项目，项目问的很细2．了解 Deepseek -R1吗？介绍一下。3.R1的 MLA 是如何实现 KV - Cache 的节约？4.R1在 SFT 时冷启动的目的？5．位置编码是什么？解释 ROPE6．一个14B的模型，推理和训练要多少显存？7．显存的占用和哪些因素相关？8．大模型灾难性遗忘是什么？如何解决？9.BF16、FP16、FP32对比10.Adam, AdamW 原理11.deepspeed的三个阶段手撕：合并两个有序链表

智联上都没发现有啥大模型应用实习生的岗位，boss 上有很多，不过好多都是投了也没人回复，连已读都不已读