面试官提问：“设计了一个Agent系统，在执行多步任务时某一步失败了，你会怎么处理？”这个问题的一种回答思路诞生在大模型出现之前，就是典型的软件工程答案：加异常处理、设置最大重试次数，重试三次仍然失败就返回错误信息。这个回答不能说错，确实是工程基本功。但问题在于这是传统软件系统的错误处理思路。如果把这一套原封不动搬到 Agent 系统里，其实只解决了最简单的一类问题。面试官真正想考察的是：你有没有意识到，Agent 的失败和传统软件的失败根本不是同一种问题。（我的回答放在文末了）本质区别：显性失败与隐性失败在传统软件中，失败通常是显性的。接口超时、参数校验失败、数据库连接异常，这些问题都会抛出...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

26届目前四百沟通，五个面试，已面三个感觉面试官都是不太想通过的样子，而且都是实习转正的回答卡一下就感觉不想通过。

项目一：模型微调相关（面试问答总结） 首先让我介绍了简历中的第一个项目——模型微调相关项目。在交流过程中，面试官主要围绕以下几个方面进行了提问： 1. 指令遵循能力（未微调情况下的提升方式） 面试官提问： 如果不进行微调，如何让模型在回答指令时具有更高的指令遵循能力（例如格式准确率更高）？ 2. 训练数据来源与构造  训练数据是如何获取的？ 数据是如何构造和设计的？  3. Transformer 中的注意力机制  讲解 注意力机制（Attention Mechanism） 的基本原理。 为什么在计算注意力分数时需要 除以 ？ 为什么是 ，而不是 ？  4. LoRA（Low-Rank Ada...