大模型开发是一个什么岗位啊

✅一面 1.针对简历上的实习提问。2.kl散度和交叉熵的关系3.LoRA介绍，和全参sft怎么选择？小模型的sft和大模型的LoRA效果对比会是怎么样的？sft数据集如何构建？4.介绍AUC，AUC表达的是什么？5.recall重要的场景下，如果recall很高，precision很低怎么办？6.precision和recall都是什么，不同场景下precision和recall如何关注？哪个更重要？7.手撕-实现shuffle函数。✅二面1.实习项目介绍和提问。2.对一份数据在某个场景下进行分类/识别/检测，用大模型有什么方法可以做？3.如何对AIGC的文本进行评估？4.幻觉如何解决？真实性如何评估？5.RAG过程中索引可以做哪些优化？6.kl散度表示的是什么。7.反思机制是什么做的？为什么要用反思？8.ppo中kl散度的作用。9.手撕kmeans。10.实现一个简单的mlp，从csv读取数据。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题？5.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？8.你是怎么设计agent的记忆系统？9.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？10.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？11.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？12.human feedback是怎么被agent消化吸收的？有没有用rl进行策略更新？13.有没有做过模型压缩？比如在车载端或低端设备上的推理加速？14.如果量化后理解能力下降怎么办？怎么做精度补偿？15.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？16.如果要做电商agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？

1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？

主包2本9硕，学了一年Java开发，有一段比较长的大厂后端研发的实习，现在大模型太火了，有点儿想往大模型方向转，实验室基本都是就业向，发不出论文来，所以基本只能考虑大模型应用开发。有深度学习基础，研究方向也是大模型相关的，现在开始从头看那些什么langchain，langgraph的视频，感觉太浪费时间了，想直接通过项目去学习，有uu推荐rag和agent相关的项目吗