ai coding是直接与大模型交互吗,我还以为是写代码解决相关问题
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04-28 17:31
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南京林业大学 后端工程师
发面经 攒人品面完后第二天挂1. 自我介绍2. 讲一下react和plan-excute-replan的使用场景3. 讲一下react和plan-excute-replan的区别(回答了几个面试官觉得不够又追问,不会了)4. 设计agent的时候怎么能在保证效果的前提下减少token消耗?(不会,随便蒙了几条)5. 思考一下有没有其他的方案,能够减少token消耗?(不会,蒙的是特定领域微调和后训练增强模型能力)6. function call、mcp、skill的区别?7.  skills和rules的区别?(不会)8.  大模型调参过程中经常调两个参数,一个是温度,一个是topK,你怎么理解这两个参数?(不会)9.  redis的hash大key怎么优化?10. redis的hash大key优化后怎么兼容老业务老数据?新业务怎么用优化后的缓存?老缓存删不删?11. 为什么业务实际应用中要避免使用threadlocal?(头一次听说要避免使用threadlocal,不会)12. 事务的特性13. 之前实习中最大的难点是什么?jdk用的什么版本?14. java创建一个对象,虚拟机会有哪些变化?JVM的内存会有哪些变化?15. 垃圾回收的触发条件16. TCP怎么保证数据包一定能到达?17. TCP拥塞控制怎么做的?(具体细节忘了)反问:1. 什么业务?- 业务安全中的内容安全相关,检测视频、音频、文字中的违法行为2. 具体涉及哪些工作?运维和开发占比怎么样?- 简单来说要负责所有事情的研发。大概20%运维。80%开发。大模型来了后之前所有的运维的同学全转开发了。
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05-04 01:25
门头沟学院 Java
攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 拷打实习2. 并发搜索场景下,主线程起了多个子线程后,怎么和它们通信以知道任务全都做完了?3. 为了提速引入了 Kafka,但 Kafka 本身是异步组件,会不会反而导致任务流转变得更慢?4. 流量变大后,每个任务拆解并发大量消息,Kafka 会不会变成系统的性能瓶颈?(答了限流桶策略、结合业务使用频次限制)5. 扫表和用消息中间件(如 Kafka 双 Topic)管理长时任务状态,各自的优缺点是啥?6. 详细介绍一下你项目里的多智能体协同策略,三层 Agent(Root、Main/Fallback、Sub-Agent)是怎么互相配合流转的?7. 如果主 Agent 决定越过第二层直接调底层的子 Agent,上下文信息是怎么跨层传过去的?(答了通过解析 JSON 传递意图,并共用主线程/连接)8. 补充检索是如何评估数据质量并触发的?你怎么保证二次检索能搜到之前没搜到的内容?9. 怎么避免大模型检索到网上被 AI 批量生成的虚假垃圾数据(防止 GU 投毒)?10. 短期对话记忆和长期记忆分别是怎么提取和存储的?11. 怎么判断当前用户的提问需不需要去 RAG 里检索长期记忆?12. 为什么底层选用了 pgvector 做向量数据库,而不是其他的?13. 为什么在向量检索的基础上还要加 BM25 精确检索?具体解决了什么 bad case?14. 重排序(Rerank)是怎么做的?有没有设置低分阈值做提前过滤操作?15. 传统 CNN 有什么痛点?ResNet 让你印象深刻的核心思想是什么?16. 介绍你最近读过的五篇论文17. 平时拿到一个项目任务,你用 AI 辅助编程的工作流是怎么拆解的?18. 你的AIcoding提示词策略是怎么操作的?人工一般在哪个环节介入审核?
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