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最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

1. 自我介绍2. 多模态里的旋转位置编码是怎么落到二维视觉 token 上的二维视觉 token 不像纯文本那样天然是一维顺序，所以多模态里的 RoPE 通常不会直接照搬文本侧。常见做法是把二维位置拆成行和列两个轴，分别做旋转位置编码，再把两个方向的信息组合到同一个视觉 token 表示里。这样模型在注意力里不仅能感知“前后”，还能保留一部分“上下左右”的相对结构。真正难的不是公式本身，而是视觉 token 经过压缩、重采样、patch merge 之后，原始空间坐标已经不再一一对应。这个时候二维 RoPE 的设计就要和视觉编码器、projector 以及后续 token 压缩方式一起看，否...