感觉选择题吧，都挺基础的，不过也挺全面的，有几个我不是很会，linux的那道题，其他的还行，大题第一道写sql的题，感觉有点送分，不过要花时间调sql，最后一道好像是要用数位dp，最后看出来了，没时间写了，暴力过了20%用例，不知道有没有分。感觉这次笔试收获很大的，要学习学的全面才能拿捏笔试哈

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 你对ai和数据库的结合有什么看法2. 向量数据库了解过吗，常见向量索引的实现细节3. 讲讲diskann4. agent memory管理有哪些难点5. 做题，很简单的一道easy

欢迎友好讨论，信息共享1. 了解过哪些大模型？它们在结构上的差异？2. 大模型常用的位置编码有哪些？优缺点分别是什么？3. 介绍预训练—后训练—推理的流程4. 详细问了 RLHF，包括 PPO 算法原理5. DPO 和 PPO 的区别6. 超长上下文是怎么实现的，比如 Kimi 这类模型7. 大模型智能体 Agent 的工作原理和组成部分8. 场景题：如何训练一个大模型，让它能更好地精确提取摘要9. 代码题：经典股票四连问，对应 LeetCode 121、122、123、188

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