AI 推理部署 -社招跳槽 （🙏求大佬投票分析留言指点）

作为Java工程师，我发现现在面试AI岗位（或者带AI方向的后端岗），考察点真的挺“硬核”的。之前面试被问到过怎么用LangChain或者Spring AI做RAG检索增强，还有向量数据库的索引优化，甚至问到了模型推理加速和显存管理。感觉光会调API已经不够看了，面试官更看重你怎么把大模型能力稳定地嵌入到现有业务架构里，以及对底层原理的理解。大家最近面试都被问到什么深度的技术题了？求分享避坑指南。

今天给大家介绍一个非常适合上手实操的 AI Agent 开源项目——CoPaw（GitHub 12.5k star），一个真正能跑起来、用起来的私人 AI 助手。 CoPaw 是什么？ CoPaw 全称 Co Personal Agent Workstation，是一个可以部署在自己电脑或云端的个人 AI 助手框架。它不是那种只能在网页聊天的 demo，而是能接入你日常使用的各种聊天工具，帮你干活的实战型 Agent。 一句话总结： 把 AI 能力接入你的钉钉/飞书/QQ/Discord/Telegram，让它变成你的 7x24 小时私人助理。 为什么推荐这个项目？ 1. 上手极简，3 行命令...

给我面没招了。。。1. 项目拷打2. 详细阐述Transformer的底层原理，并说明其能够替代RNN的核心优势；结合Transformer架构的成熟度，分析Self-Attention机制在多模态对齐任务中是否存在瓶颈，以及在实际业务场景中，是否出现过注意力权重完全偏移的情况。3. 讲解LoRA的技术原理，说明LoRA是否仅能嵌入Linear层；分析LoRA无法在LayerNorm层之后插入的原因，以及该操作会对模型训练稳定性产生哪些具体影响。4. 结合实操经验，说明QLoRA降低训练资源成本的核心逻辑；列举常见的模型量化方式，并解释QLoRA选择NF4与FP16组合而非其他方案的原因，阐述NF4的分布拟合逻辑。5. 针对采用multi-query attention优化后，decoder延迟仍居高不下的问题，分析潜在性能瓶颈；探讨vLLM自带的KV Cache是否会成为推理过程中的负担。6. 分别说明Embedding模型与Rerank模型处理文本语料的核心流程，并结合实际应用场景举例说明。7. 结合过往RAG项目经验，讲解从数据清洗到检索服务上线的完整链路搭建流程，重点说明chunk切分的具体策略。8. 分析当前RAG技术落地的最大瓶颈，并阐述你在项目中采取过哪些优化手段来提升检索召回率（Recall）。9. 针对XX领域大模型的训练工作，说明SFT（监督微调）数据集的构造方法与核心思路。10. 结合LoRA微调实操经历，说明rank值的选择依据；在合并adapter权重的过程中，是否遇到过梯度爆炸问题，以及对应的解决方法。11. 结合你的模型部署相关经验，说明模型参数量与硬件算力需求之间的对应关系（例如不同参数量级模型所需的算力配置标准）；以部署一个稀疏率千分之三的235B参数量MOE架构模型为例，估算其所需的算力规模。12. 在搭建RAG知识库时，若需对文档进行动态更新，你采用的是全量嵌入还是增量处理方案？若为增量处理，如何规避新旧文档数据分布不一致导致的检索偏差问题。

自我介绍 用了哪些方法使FCP渲染耗时缩短近1s 有没有遇到过哪个包不支持ESM的，你是怎么处理的 你进行代码分割的思路是什么 不定高的虚拟列表的实现原理是什么NextJS有哪些渲染模式，分别介绍一下你们的应用用的是哪种 NextJS中有一个内置的图片优化组件，它做了哪些优化 让你优化图片显示你怎么优化webp格式的图片有兼容性问题吗，怎么做降级处理 AI问答应用有出现页面抖动的情况吗，你是怎么处理的应用用的什么markdown库 AI问答应用有出现返回中断导致的markdown显示错误吗，是怎么处理的浏览器插件有哪些组成部分各个部分怎么进行通信插件的sidePanelAI应用的思考模式是怎么...