背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

最近闲下来了发点面经攒攒人品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?

凌晨十二点，书桌前的台灯还亮着，屏幕上是没刷完的算法题，手边摊着画满标记的八股文书，嗓子因为反复背诵早已发哑。我又一次点开招聘软件，刷新了近一周面试过的五家公司对话框，依旧是一片沉寂——所有二面结束后，都没了下文。我不知道自己是挂了，还是在候选名单里排队。每次面试前都紧张到失眠，对着镜子练自我介绍，把可能被问的问题背得滚瓜烂熟，二面时和面试官聊得也算顺畅，可转身就石沉大海。我太想要一份保底工作了，哪怕薪资不算顶尖，至少能让我悬着的心落地，不用再在每一次面试前患得患失。手指无意识划到朋友圈，画风瞬间切换。有人晒着三亚的海滩日落，配文“年前最后一次出游”；有人发了和朋友的聚餐合照，笑声仿佛要从屏幕...

最夯的 mentor：给方向、不替你写代码；会指出问题，但不会当众点名处刑；愿意花 10 分钟讲思路，而不是丢一句你再想想。最拉的 mentor：需求模糊、脾气稳定地差遇到问题第一句永远是——这个不是很简单吗？