为啥选这个模型不选别的？模型有啥缺点、bad case 是什么？数据集哪来的、有没有清洗、怎么处理不平衡？训练参数怎么调的、为什么这么设？项目落地有啥瓶颈、怎么优化的？遇到过什么故障怎么解决？还会问模型原理、和其他模型对比优劣、能不能轻量化部署

1. 当 Agent 依靠 RAG 回答专业领域问题时，若检索耗时超过 2 秒，你会选择让用户等待，还是先返回部分流式内容？检索重排序（Rerank）策略会对产品体验带来哪些具体影响？2. 对于金融场景的 Agent，如果工具调用返回 JSON 格式错误等结构性异常数据，除常规重试机制外，产品层面应如何设计人工兜底的触发条件与接管流程，以保障资金操作的绝对安全？3. 在评估多工具协同的 Agent 时，除任务完成率外，你会如何定义“工具调用准确率”这一指标？若模型选错了工具，但最终结果正确，这类数据该如何归因？4. 如果要引入 MCP 协议统一内部工具接口，作为产品经理，你认为这会对现有 Agent 任务规划模块带来哪些架构层面的改动？主要迁移成本体现在哪些方面？5. 面对复杂任务，你如何选择采用“对话式逐步确认”还是“一次性生成工作流供用户审核”？请结合 Token 成本与用户认知负荷两个维度，说明你的决策逻辑。

本人大二双非本科，我的专业是数据科学与大数据技术，想确定方向是走大数据开发还是ai大模型应用开发。我需不需要考研呢这两个方向，其实我又不太想考研😂

最开始投递面试完初筛挂，后来被捞。4.2一面，第二天约二面4.9二面，面完一直在池子里泡着。三个工作日后自动进人才库，发邮件问二面面试官面试流程是否结束，回复还在流程中4.20一面面试官确认到岗时间4.21hr电话确认基本信息4.22hr电话通知offer已发，oc漫长的等待…