想问下有没有牛友oc的？我上周面完hr面目前没有后续，业务是安全合规的timeline 大概是3.23 3.25 3.31 4.9

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer 为什么能替代 RNN 成为大模型主流架构？2. Self-Attention 的计算过程是什么，时间复杂度为什么高？3. Multi-Head Attention 的作用是什么，为什么要分多个头？4. 位置编码为什么必要，绝对位置编码和相对位置编码有什么区别？5. 什么是 KV Cache，它为什么能显著提升推理效率？6. Prefix Cache 和 KV Cache 有什么区别，分别适合什么场景？7. 为什么大模型推理通常是 memory bound，而不是 compute bound？8. Batch 推理和单请求推理的吞吐与延迟 tradeoff 是什么？9. Continuous Batching 解决了什么问题，为什么对推理服务很重要？10. Prefill 和 Decode 两个阶段的性能瓶颈分别在哪里？11. 大模型采样里的 temperature、top-k、top-p 分别会怎样影响输出？12. 贪心解码、束搜索、随机采样分别适合什么生成任务？13. 重复惩罚和长度惩罚分别是为了解决什么问题？14. 为什么模型有时会出现“复读机”现象，通常怎么缓解？15. 量化是什么，INT8、INT4、FP16 的核心区别是什么？16. 推理量化会对模型效果造成什么影响，如何评估是否值得量化？17. 张量并行、流水线并行、数据并行分别适合哪个阶段？18. 单机多卡部署大模型时，通信开销主要来自哪里？19. 为什么 GPU 显存是大模型部署的核心约束之一？20. 模型参数量、上下文长度、并发数三者之间是什么关系？21. 什么是 MoE 模型，为什么它能在参数规模很大时控制推理成本？

1.自我介绍2.Rerank的Top-k数量怎么确定？3.平时vibe coding吗？做过什么项目？4.讲一下你项目里的Prompt一般怎么写？5.了解ToT或者GoT吗？讲一下6.如果工具调用超时或返回空值，你如何设计Prompt让Agent反馈用户？7.讲一下Agent中的短期记忆和长期记忆分别怎样存储？8.向量数据库检索出来的历史信息，如果语义相关但时间太久，能直接用吗？9.对于RAG，既然向量检索已经计算了相似度，为什么还要用引入交叉编码器进行重排？10.平时vibe coding吗？做过什么项目？11.长文档切片的粒度你一般怎么选择？12.如何评估Rerank的有效性？有什么指标吗？13.手撕：一道原创题，忘记题目了，但是不难14.反问📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

都是春招后端快手 上周五三面 到现在没动静 问hr说还没提交面评字节 上周四三面 一开始问hr说业务在商讨 现在hr不理我了京东二面横向挂 现在不捞了腾讯从来没捞过鼠鼠鼠鼠手里有个美团的大白菜offer鼠鼠现在该怎么做，感觉再拖 春招就结束了啊，求给我牛爷爷们支个招（ps鼠鼠想学个agent项目，有没有推荐            ）