字节大模型推荐系统秋招二面凉经

1.请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2.如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3.LoRA微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4.kv cache是什么？为什么能极大地提升推理速度？5.RAG的完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6.微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7.在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？是怎样保证实时性的？8.训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9.在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10.大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？11.如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？12.代码：lc15 三数之和

有蔚来ai agent offer还要继续面别家吗rt，找27的日常实习，是做内部开发工具，ci/cd 的ai agent的。感觉蔚来在国内做ai agent还行？但我自己想去互联网厂。并且自己也在纠结是做后端开发还是agent开发。求建议，本人1月份回国，感觉还有半个月可以面试的时间，要不要再冲一个更好的offer呢。去做后端开发，或者更大的厂做agentbg可以看本人之前的帖子，有一个外企水agent实习。有一个国内水实习

agent项目对Java后端投简历有没有帮助？或者说Java后端带着Java技术栈和agent项目能投agent吗？最近面了两家Java后端岗，面试官都在最后问我有没有了解过agent和微调，而我又恰好之前给导师做过微调项目，但是基本是ai辅助做的，属于是比上不足，比下有余，理性讨论，这个agent风口有什么说法吗

暑假小厂实习完摆了几个月，最近重新开始投简历。boss投了几个厂的后端感觉没什么人鸟我😭之前实习干的活除了crud，基本就是用spring ai alibaba搓工作流，有一点相关的经验。所以我就想给自己的项目编点场景整个agent 加个rag啥的给项目升级一下，这些对投java后端开发岗有帮助吗，还是说对面试官来说实际就是些玩具😰