面试轮次：三面岗位：AI平台研发/机器学习平台工程师难度：⭐⭐⭐⭐⭐📝面试题“为大规模分布式模型训练（如千卡级别训练ERNIE 4.0）设计一个高性能、可扩展的数据预处理与采样服务。要求：1️⃣ 能从海量（PB级）原始日志/文本中，实时清洗、去重、标准化，生成训练样本；2️⃣ 支持复杂的采样策略（如按热度负采样、难例挖掘）；3️⃣ 服务需以高吞吐（>10W样本/秒/节点）向训练集群供给数据，并保证全局采样分布的一致性。给出架构设计、核心数据处理流水线，并解决数据倾斜与背压问题。”💡解析：AI工业化生产的“数据引擎”💻 这道题直击AI工业化生产的核心——数据流水线。它要求构建一个从原...

26届学院本，想投Java后端开发，投了1000多份，只面试了3次，第一次都说好了的后面又说不要我了，还有一个群面的公司，4 5个人一起面试然后就没后续了，当然，我的技术栈会的不多，项目好像也烂大街了，学历也不好，现在计划想着要不要考研啥的，很迷茫，求大佬们指点，感谢🙏

RT，不是很好意思直接问HR

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...