发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目深挖(追问技术选型、难点、优化细节)2.设计一个多Agent协作系统(例如:一个Agent负责查询天气，一个Agent负责规划行程，如何协作?)3.如何设计一个高可用的Agent服务?需要考虑哪些容错机制?4.如何评估一个AIAgent的性能?你会关注哪些指标?5.在美的的业务场景中(如智能客服、知识库问答)，如何保证Agent回答的准确性和安全性?6.如果Agent调用外部API失败，你的重试策略是什么?7.如何对Agent进行版本管理和灰度发布?8.你如何理解"具身智能"(EmbodiedAI)?9.手写算法:实现一个简单的任务规划算法(如广度优先搜索BFS)。

boss上联系的，简历马上就过了约了第二天的面试，2026/2/28下午的第三个面试，对面说是负责感知这块的一面  25min：1. 简单自我介绍2. 了解了一下在校情况3. 问了一下研究实习生期间的项目，只让介绍了一小块，很快就结束了4. coding: nms算法实现，写了n遍了直接秒了，然后让介绍一下思路5. 反问由于没有吟唱项目和问八股，半小时不到就结束了，不知道是不是kpi，看有无后续了update：纯kpi，无痛秒挂，一面也基本啥都没问，闹麻

攒人品中～～1.介绍 Lora 的思想，为什么有效2.DPO 的数据集来源3.PPO 和 GRPO 的区别（损失函数的 clip 作用）4.什么是大模型的幻觉，大模型解决幻觉的方式有哪些5.为什么降低温度能缓解幻觉6.你项目中 system prompt 和 user prompt 的区别7.DeepSpeed zero-3 有什么改进8.verl 和 vllm 你是怎么配合的，每个在项目中的作用9.手撕：LCR 076 数组中的第 K 个最大元素

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2. 论文拷打3.有什么涉及的具体的应用吗4.我看里面上写上面写了一些知识图谱的一个构建说一下这个这个任务的一个输入和输出吧，大概你用到了什么数据，然后什么模型去产出什么样的一个东西5.你这个图谱里边都有哪些类型的实体？关系是怎么定义的6.你用了BERT去做实体识别哈，那为啥用BERT呢？能不能直接用个BiLSTM搞定5.我看你提到了LayerNorm，这块为啥要用个条件LayerNorm有什么作用6.说一下transformer的底层结构吧7.Transformer为什么用了LayerNorm呢8.你说你做了一个Multi-Head Self-Attention，那注意力权重那部分你还记得公式是咋算的吗？9.说一下LoRA原理10.刚才提到用LoRA做参数高效微调的必要性，那如果不是用LoRA，而是做全参数微调，那会消耗多少显存，比如说我以一个7B规模的大语言模型为例11.说说现在千问里有哪些主流的大模型结构12.项目拷打13.那你们这个DAG 图是怎么构建的？根因节点怎么推出来的