发点面经攒攒人品～1- 拷打项目2- SFT 和 GRPO 在优化目标的区别3- GRPO 相关八股：4- Advantages 怎么算的；一组的大小这个超参数，如何影响模型训练5-为什么全好或者全坏，那这一步就对模型训练不起作用6- GRPO 相比 PPO的改进，好处是？7- PPO 的 Advantages 具体是怎么计算的8- code：买卖股票的最佳时机

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1- 问项目2-为什么选择grpo不用sft，技术选型，什么时候用sft，什么时候用蒸馏，什么时候用grpo3- grpo训练中观察什么指标4-八股：5- grpo 的 loss 讲讲6- Advangates 怎么算的，在整个训练中起什么作用，为什么需要Advatanges，直接用奖励去算不行吗？7-重要性采样，为什么需要。如果一次新策略和旧策略差别很大，那重要性采样还有用吗8- grpo的k|散度和ppo的kI散度是一模一样的吗9- ppo grpo Fon-policytEoff-policy10- ppo中advantages是怎么得到的？11- 信用分配，grpo中，比如一个采样结果，是序列级别的，如果这个序列的最终奖励高，那么是如何分配到每个token的12- Agent 做多轮工具调用 和单轮，可能有什么挑战？13- code: x 的平方根

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目介绍＋深挖2.开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？3.开发你的项目agent的时候，有没有借鉴目前各个产品的思路？4.模型和 Agent 的区别是什么？5.本地工具、MCP Tools、Skill 三者的区别？6.为什么已经有了 MCP，Anthropic 不继续做MCP 而是转向做Skill 了？7.Skill里面有没有工具？8.Claude Code 的记忆架构是什么？上下文真的等于记忆吗？9.为什么 Claude Code 不用 RAG 检索代码而是直接用 grep？10.有没有了解过最前沿的记忆设计？11.手撕：实现一个 Skill 系统，完成 Skill的注册、发现和调用。目录结构为.agents/skills/ 下每个Skil 一个子目录，包含，yaml 配置文件和scripts/*js 执行脚本。

算法工程师 一面 主要是拷打项目，一个很和蔼的面试官介绍项目细节，并且问了一些相关算法，模拟了业务场景和解决方案。整体友好顺利。二面 首先是面试官临时换了时间，又通知到第二天18点。面试过程全程带黑口罩、虚拟背景、非实名参会。不尊重人，问了很多空洞的问题，学历背景项目不相关的问题，没深挖项目，提问了一些深度细节，整理了一下主要有：1、transformer的不同位置编码，不同PE的效果和适用性2、绝对PE相对PE的区别和模型3、normlayer的位置和类型，都有哪些位置和用法4、agent组件的相关技术5、哪些模型可以输出置信区间和概率6、最新的模型进展|7、个人都哪些好的学习习惯

继续来分享下最近的面经~1.实习拷打2.知识库主要存的什么内容3.底层用什么存的4.除了向量检索还有别的检索方式吗5.有多少key key和value 存的啥 咋存的 咋检索的 混合检索咋做的6.调研过哪些embeding模型7.BM25的算法原理8.上下文窗口限制怎么做的9.文档怎么切割的10.有表格或者图吗11.如果有一个跨页的表格该怎么去处理12.mysql索引的优缺点13.用什么vibe coding工具14.ai coding：扫描日志文件作一些输出，生成可视化图和结果分析文件

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 实习拷打2. 项目拷打3. 学校是否有发 paper 或实践课程的要求？4. 前端、后端、Agent 开发三者的职能差异？自己擅长哪方面？5. 性能优化的核心手段？如何发现定位瓶颈？6. 如果二级评论内容复杂（图文/视频），下挂在主表不合适怎么办？7. 海量评论（2万+）的通用优化方案？8. AI 商家运营助手 Agent 架构介绍？9. 为什么选 LangChain 而不是 Spring AI/Java？10. LangChain vs LangGraph 差异？11. 如果重新设计架构，结合最新 Agent 演进，会怎么做？12. 工具层如何封装？职责如何划分？调度机制？13. 订单异常（物流/支付/库存）三种情况如何编排节点？14. Claude Code/Codex 如何处理订单异常问题？15. LangGraph 编排 vs Claude Code/OpenClaw 模式差异？16. 从效率、架构演进性、准确性三方面对比两种架构？17. Harness Engineering 有没有了解？18. 最近业界火的方向/框架/项目？19. Hermes 的 RL 是在本地还是云端？具体展开？20. Hermes 的自进化用的是 memory/skills 还是模型自进化？21. GRPO vs DPO 差异？选哪种用于客服项目？22. 用户提交图文评论的全链路流程？哪些节点可优化？23. 网络层面的优化？24. 现在用的 AI 工具有哪些？25. Cursor 用什么模式开发？26. 每月/周消耗多少 tokens？

还是太菜了，下去沉淀一下项目深挖（占大头）1.为什么不用向量检索做推荐？2.为什么不用LangChain？3.怎么控制幻觉？幻觉控制缓存设计数据库 / 系统基础MySQL / Redis 区别 用过什么存储算法题一道经典题： 找峰值元素（LeetCode）

主要是针对本人的项目（黑马点评改编）讲讲乐观锁redis mysql 数据读写顺序，读和写不同吗redission分布式锁原理为什么选择使用rocketMQ ,不用rabbitMQ或其他中间件，它对比别的消息队列有什么优势如果发生了超卖问题该怎么处理生产者消费者模型中如果消费者模型获取信息失败该怎么办？​注：ai开发主要ai问题问的比较多，详情见楼主上一条贴子

被挂了，希望发出来对大家有帮助！项目追问（约25分钟）1.为什么选择前端方向？2.学习前端的路径和渠道？3.多Agent怎么编排的？4.前端资源缓存怎么配的？5.SSE流式数据怎么处理？6.SSE数据格式是什么？7.AI coding占比多少？JS基础（约15分钟）1.var/let/const声明打印结果（3题）2.作用域链+闭包分析3.事件循环：宏任务/微任务执行顺序手撕代码（2题）数组扁平化（flatten）扩展：支持depth参数控制展开层数

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流项目讲解1.项目的难点是什么？2.分库分表怎么做的，以什么维度进行切分的，这样会不会有热点问题？3.有没有缓存穿透问题？布隆过滤器怎么用？4.还有一些是项目的细节八股1.GMP模型2.m和p的数量关系对应是怎么样3.p的数量怎么设定的？m创建有没有上限4.go的内存逃逸5.redis为什么性能强，redis单线程讲解6.为什么用rocketmq，有没有了解过别的消息队列，怎么做的选型7.rocketmq和kafka的区别聊聊对ai的看法和使用算法题寻找重复数

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.先说了下自己AI平常使用场景等2.用过claude吗?aicoding在实际代码中仍然有问题，还得人类来搞，后续搞一个例子来解释3.你的AI提示词是怎么搞得，具体有哪几部分，举一个例子?4.为什么采用滑动窗口，为什么采用三级滑动窗口，直接全部输入进去不就行了你的长期记亿是主动录入是怎么搞的，什么意思?5.分段策略是什么?你说语义分段，那你如果文档中有代码块你怎么搞?查询重写策略又是什么?八股部分：6.Mysql的原子性以及持久性底层如何保证?undolog存储的是什么?7.Innodb的缓存池对于持久性的影响讲一下 Innodb的锁机制以及锁加在哪里?锁全表是什么效率，锁全表是什么情况下锁?8.一个事务中，读写读，哪里加锁，什么时候解锁，为什么写完不能解锁?如果提前释放写锁的影响 varchar和char什么时候用(给了几个场景)?9.Mysql的text字段(10000个字符这种)问题，字段长度1000-10000如何选类型?分库分表实际做过吗，还是停留在理论学习?什么时候分库分表，除了访问MySQL数据的链接数量问题，分库还有什么好处?10.DB QPS突然增加，该如何去做?100个写10000000个读，读更多呢，继续分库?11.线程池的好处,threadlocal,threadlocal内存泄露原因，异步线程除了会导致threadlocal丢失，还会有什么问题?

发点面经攒攒人品～项目：1. Agent项目，整体介绍，难点，有几个模块，实现系统的过程中有没有遇到不符合预期的地方2. 向量检索原理3. 文本切分策略4. 觉得项目还有哪些可以提升的地方八股：1. spring aop动态代理怎么实现的2. 介绍reentrantlock，可重入是怎么实现的3. 了解哪些设计模式4. 类加载机制5. synchronized关键字的实现6. 操作系统page cache7. java里的NIO8. 分布式事务的实现手撕：合并两个有序链表

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1. 介绍一下Agent项目，数据量大概多大，向量数据库如何选型，执行流程介绍一下2. 加入升级向量化模型，怎么保证索引和检索向量的逻辑一致性3. Agent的调优是如何评估的，评测集是怎么做出来的，讲一两个调优完成效果比较好的case4. 有做过模型微调相关的工作吗5. 数据量和QPS增大，agent架构如何改进，需要的硬件大概是什么样的；对RT要求比较高的话，怎么部署和加速，采用什么样的GPU6. 有没有自己部署过推理服务，有没有做一些优化，比如算子融合或者IO瓶颈7. AI coding工具哪个比较好用，研发效率能提升多少，AI coding在项目中的占比大概多少

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发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习相关2. 在学校的研究方向3. 项目拷打4. 循环流程是什么，每个阶段怎么做的，举个例子5. 执行太长或死循环怎么解决的6. Agent的prompt怎么写的，针对模型幻觉问题做了哪些约束7. RAG怎么做文本切分的，窗口大小怎么设计的8. 向量检索的准确性怎么评估校验的9. 向量用的什么索引，数据量大概多大，查询延迟多少10. SSE和websocket的区别，SSE具体怎么实现的，后端什么时候推送，前端如果断连怎么处理11. 项目的分工，代码量大概多少，有没有正式上线，使用效果怎么样，大概做了多久12. 重新再看agent这个项目，有哪些优化点或新的思考13. 未来AI会变成什么样子，可能会有多大权限

介绍一下大模型项目智能体是怎么调用接口实现本地交互的如果同时要调用两个方法怎么实现PDF是怎么分片的外接RAG知识库和不用知识库ai的回答有什么区别向量相似度是用什么距离计算文件读取和转换的topk是多少，做的时候有调试过吗文件读取有限制吗提示词有哪些安全防护措施提示词是怎么优化的，还有哪些优化方式为什么使用deepseekv3.2,有没有调过别的大模型接口流式调用是什么原理智能客服的问答有上限吗会话记录是如何存储到数据库的会话记录中的消息如果有很多该怎么办会话记忆一次能最多保留多少条消息平时用过哪些ai工具

努力拥抱AI中…1. agent项目方案是什么，ai思考是指思考什么，思考依赖那个大模型本身的推理能力，还是在模型之外搭建了一套机制2. 怎么验证项目效果，最终的评测效果怎么样3. 有没有用过市面上一些agent产品，印象最深刻的设计有哪些4. AI coding过程中遇到的最大的问题是什么5. CNN和RNN原理，有没有自己搭建过网络模型

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. Agent项目，有没有调研过市面上其他的Agent搭建框架2. 如果Agent项目用openclaw搭建会怎么样3. Agent执行细节，大模型会调用哪些工具，如何测试agent搭的好不好4. Agent prompt动态上下文如何加载5. 用过openclaw吗，skill是做什么的6. Claude code用的多吗，项目中多少内容是ai写的7. Claude code源码研究过吗，Agent项目如何升级到Claude code这种级别8. Claude code的skill、agent有了解吗，Spring AI阿里巴巴渐进式有了解吗9. 多agent问题，优势是什么