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1.基础认知类：请用通俗的话说明，什么是Agent？它与传统AI工具的本质差异是什么？回答模板：可以理解为，Agent是一种具备自主执行能力的智能体，能够完成“理解目标—制定方案—执行任务”的完整流程，不依赖人工逐步指令。例如传统翻译工具，需要用户复制文本、选择语言、点击翻译，每一步都需要人工参与。而Agent只需接收类似“把这份英文合同翻译成中文，检查专业术语并生成PDF发送到邮箱”的指令，就能自动识别文件、调用翻译服务、校验内容并完成发送，全流程无需人工干预。主要区别体现在三点：第一是自主性，传统AI依赖指令驱动，Agent可以主动拆解目标并规划步骤；第二是闭环能力，传统AI输出结果即结束...

1️⃣一面 1. Transformer、CLIP原理，图文对齐层工作机制2. CLIP衍生进阶模型；检索场景模型适配改造思路3. Transformer各类Decoder结构4. 大模型通用预训练流程；电商垂域预训练必要性及原因5. GRPO公式推导；PPO四大组成模型手撕：多头注意力MHA代码2️⃣二面1. LoRA落地场景、常用超参配置2. 长文本模型结构优化；Qwen3-VL RoPE、MRoPE原理，其他位置编码方案3. 长文本训练各类优化Trick4. 多模态图像Token冗余过多解决方案；图像Token长度限制实现方式5. BF16与FP32精度差异、训练选型；训练推理精度一致性问题手撕：反转链表3️⃣三面1. 多模态Embedding设计经验、图文对齐方案与主流对齐方式2. Embedding模型与Reranker差异，二者训练Loss区别📳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。

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