OPPO AI算法笔试

1.自我介绍2.讲一下你项目里的Prompt一般怎么写？3.平时vibe coding吗？做过什么项目？4.向量数据库检索出来的历史信息，如果语义相关但时间太久，能直接用吗？5.了解ToT或者GoT吗？讲一下6.如果工具调用超时或返回空值，你如何设计Prompt让Agent反馈用户？7.讲一下Agent中的短期记忆和长期记忆分别怎样存储？8.Rerank的Top-k数量怎么确定？9.对于RAG，既然向量检索已经计算了相似度，为什么还要用引入交叉编码器进行重排？10.如何评估Rerank的有效性？有什么指标吗？11.长文档切片的粒度你一般怎么选择？📳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。

简历求建议，腾讯风控一面挂，字节风控一面后没消息，百度oppo简历挂，我想是不是简历和项目的问题太大。

1.自我介绍2.Rerank的Top-k数量怎么确定？3.平时vibe coding吗？做过什么项目？4.讲一下你项目里的Prompt一般怎么写？5.了解ToT或者GoT吗？讲一下6.如果工具调用超时或返回空值，你如何设计Prompt让Agent反馈用户？7.讲一下Agent中的短期记忆和长期记忆分别怎样存储？8.向量数据库检索出来的历史信息，如果语义相关但时间太久，能直接用吗？9.对于RAG，既然向量检索已经计算了相似度，为什么还要用引入交叉编码器进行重排？10.平时vibe coding吗？做过什么项目？11.长文档切片的粒度你一般怎么选择？12.如何评估Rerank的有效性？有什么指标吗？13.手撕：一道原创题，忘记题目了，但是不难14.反问📳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。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？4.在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？5.切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？7.向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？8.为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？能解决向量搜索哪些局限？9.如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？10.在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？11.调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？12.你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？13.手撕：第k大元素