字节生服实习加面面经

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目拷打1. 讲一下主流大模型的结构2. Transformer 的 tokenzie 是如何实现的，训练和推理分开讲3. 你知道工具调用，MCP 还有 Skill吗，他们都是什么，都有什么区别，优缺点，你自己用过什么MCP/Skill4. 如果让你来设计一个基于Agent的自动给数据标注的系统，你会怎么设计，你认为关键点在哪里5. 实践过程中，其实最大的问题是agent和人类对于同一个标准的理解是不一样的6. 有了解什么自动化Prompt优化的工作吗，讲一下 (APE)7. 算法题：给定两个数列a b  求a b的最长公共子序列（不连续）

Agent / LLM 方向面经整理（思路引导 + 推荐回答）  每章开头有一小段本章思路引导（这类题整体上在考什么、怎么组织话）。每道题下先有一行思路（答题时先想什么），再是推荐回答（可参考的表述骨架）。请把里面的名词、数字换成你项目里的真实情况，别整段背。  一、写在前面 如果投的岗位对后端技术栈有一两条要求，你没有相关经历但业务还是放了简历进来，最好针对 JD 里那两条单独准备一下。其实就算 JD 没写死，HTTP、流式、异步这类也算互联网底座，有时间还是摸一遍皮毛，面试里至少能接住话头、显得你是主动补过的人。 没正经后端经历的（比如我），体感是面试官一般不会往死里抠实现细节，更在意知识...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.实习拷打2.说一下第一个项目的目标是什么，主要做了什么?3.为什么选择rrf混合检索，而不是简单的加权?4.这里用了hyde技术，原理是什么?为什么能提高语义匹配度?5.结构感知切分如何确定边界?如果换个格式的文档是不是会有问题?6.reranker和embedding模型在原理上有哪些区别?7.专属的高质量goldendataset是怎么构建的呢?忠实度的评测是基于什么?评测结果遇到过稳定性问题吗?8.为什么选择qwen2.5-7b这个大小?9.第二个项目小组有多少人?自己负责的内容是哪些?大概说一下项目具体做了什么?10.设计了边缘侧fallback降级引擎，它的一个处理逻辑是什么样的?比如云端大模型不能用的时候边缘侧该如何保证它的基本功能?11.语义识别的准确率是如何评估的?12.深度相机2d图像转3d坐标数据是怎么实现的?13.三维坐标到机械臂的动作映射是解析解还是数值解?机械臂的自由度大概是多少?14.硬件成本是如何计算的?有考虑过其他开销如人工，算力等吗?15.langchain框架和agent在设计理念上有什么区别?在什么场景你会选择哪一种?16.FAISS和其他的向量数据库相比他有哪些优点?一般你会选择哪一个?17.怎么看待rag和微调这两种方案，会倾向哪种?

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目里你遇到最大的难点是什么？怎么解决的？3.rag针对模糊提问精准检索：如何识别用户问题模糊度？完整处理流程？4.关键词检索存在关键词漂移问题，如何平衡向量匹配 & 关键词匹配？5.混合检索 RRF 加权参数 K，你是怎么调的？业务上有没有自定义调整？6.向量检索更准时，K 值应该调大还是调小？7.查空教室 + 推荐火锅，多轮推理、任务调度是怎么做的？8.前序 Agent 编造假教室（幻觉），直接执行下一步火锅推荐，幻觉链式积累怎么处理？9.如果检测 Agent 自身也幻觉、误判，工程上怎么解决？如何保证检测 Agent 可靠？10.项目基于 GPT5.4，有没有真实用户大规模上线使用？11.简历写测试服务耗时缩短 40%，是线上数据还是个人自测？12.ToC 上线有没有考虑敏感词、违规内容安全过滤？13.开发过程有没有使用 AI 辅助开发（vibe coding）？完整工作流程是什么？14.AI 长任务开发出现上下文丢失、忘记需求、乱改代码，如何优化解决？15.本科学习中你认为最重要的基础技能是什么？为此做了哪些努力？16.HTTP1.1、HTTP2、HTTP3 协议核心区别精华是什么？17.HTTP3 性能更好，为什么内网微服务依然多用 HTTP2？HTTP2 内网优势是什么？18.V8 引擎垃圾回收机制是什么？19.MySQL 索引原理是什么？B + 树结构？20.向量检索引擎算法 IVF、HNSW 核心区别是什么？21.Java 接口和抽象类的区别？22.Java8 接口支持 default 默认方法后，抽象类还有存在意义吗？接口无法替代抽象类的点是什么？23.ai coding 编写一个函数