求助大家字节转正的问题

攒人品中！！！1. attention中数据shape是batch first还是seq_len first2. Prompt长度加倍，首token延迟加倍吗3. 模型选型时是否做定性定量对比ab test，客观数据验证文心性能不好了吗4. SFT过程中遇到了哪些问题和解决方案？5. 如何定性定量评估数据集质量，单条和整体数据集质量？6. 单一分类模型，细分分类模型和MOE融合的优劣。7. MHA手写

攒人品中 1.项目拷打2. agent和llm区别，agent未来发展3. openclaw了解吗4. openclaw agent存在什么缺陷 指出一两个5. multiagent和superagent系统上区别6. teamagent和superagent适用场景7. 怎么解决图谱rag节点太多 复杂度太高的问题8.假设有个捞简历的场景，这个步骤有另外一个已经承担了，现在已经有一批候选人需要去联系，那以前是人去打电话，效率太低。现在想用新的agent去完成跟候选人的有效联系，赢得候选人的信任，然后向候选人介绍我们的岗位，看看候选选人有什么个性化诉求，这个 agent因为它业务必要性和技术可行性你觉得怎么样分析一下9.如果让你来设计的这个技术方案最关键最有技术挑战的有三个技术问题，你觉得是哪三个手撕:有一条传送带，上面排好了队的一堆包裹，每个包裹有不同的重量 weights[i]。你的任务是在规定的 days 天内，把这些包裹全运走，不能插队，每天一船，限制最大重量，船的重量越大成本越高，而且要找能完成任务的最小载重量

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.项目拷打2.实习拷打3. 多轮对话超长上下文如何训练4. 上下文记忆策略5. Skills读取超长sop的优化有哪些trick

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！八股：1.RMSNorm2.Adamw和Adam的区别，好处是什么3.transformer的效率优化的地方，介绍以下KV cache4.你还了解哪些多模态大模型？5.Transformer有几个残差连接，分别在哪？6.pre-norm和post-norm的区别7.Lora的原理；矩阵的秩怎么取；矩阵如何初始化；会引入额外的耗时吗？其它的参数高效微调方法1.双塔模型的了解；clip的损失函数；clip为什么效果好；基于clip的工作2.clip相比llava这种全交互结构，差别在哪里？性能差异大吗？为什么？如果llava没有超过clip，是什么原因？3.clip和llava的图像编码器有区别吗？4.Qwen的训练流程，每一步的训练数据差别，为什么三阶段而不是二阶段手撕：零钱兑换