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攒人品中！ 1.minimind数据集怎么来的?预训练数据集是什么形式的?为什么这样设计?2.项目指标提升多少?3.了解qlora吗?4.dpo和grpo区别?项目指标上又有什么区别?数据上呢?5.为什么要做强化学习?为什么不能直接把想要的直接加sft里面从而不用rl6.moe介绍?架构?7.多模态模型了解过吗?8.了解dapo吗?9.手撕moe

1.自我介绍2.讲下自我介绍提到的ppt智能体，完整的流程调研auto ppt等3.讲下rag的流程正向流程，反向评估都答4.ppt智能体改为多智能架构，会结合业务场景考虑吗；当然去往新方向做尝试可以5.为啥用rag，解决什么问题外挂记忆，解决幻觉，垂直领域问答6.在rag里面调用的LLM，有尝试做垂直领域的LLM微调吗7.企业知识库和个人知识库，个人问答会结合两个做回答吗8.用过ai coding多吗，什么模型，国外模型用的多吗；就是对于需求已经够用了9.遇到过什么项目难点项目上线和前端联调，部署工具OOM，初期调研rag过程中部署问题10.如果做了一个多智能体或者工作流的ppt智能体，怎么做评估，有哪些指标结果侧（生成侧），看版面对齐度，丰富性，是否有问题；生成文本内容，是否有问题，用户打分加权（劣良优）；最后设定综合制定标准打分11.面试官陈述：就是通过一个智能体生成，另外一个自动化智能体，自动化评估12.实习过程中有几个人13.有用openclaw claude code做过什么；skill 渐进式批露怎么做的；LLM怎么知道要调用哪些skill答得个人工作流，react；       应该是工具 chema注入，然后意图识别；结构化输出 (Function Call)14.反问智能体投入生成环境的评估，人工和自动化评估都有吗；agent scope搭建效果产品或hr及一些相关需求，评审方案；内部agent build智能体编排架构工具挺多；但实际还是有性能安全等考虑，不能成为黑盒；百炼平台内部用的话，还是有很相关的；

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习介绍2.hashmap相关八股3.拷打项目。。。4.AI局限性，不可靠。遇到怎么解决。5.上下文限制问题6.prompt7.幻觉8.了解agent吗9.拷打项目。。。10.如果要你借助AI重做项目，你会怎么做11.AI-coding

项目点评还有一个agent1：简历上的 项目 是练手项目还是实习公司项目？2：介绍项目主要功能。3：做该项目时遇到的难点及解决方法？3：什么情况下会使用 Redis？（业务层面）4：缓存除了快速响应，还有什么重要使用场景？（为什么有 MySQL 还需要缓存？）5：为什么要用二级缓存？加入本地缓存的考量是什么？6：Redis 的内存淘汰机制是什么？//答成键淘汰策略了7：缓存穿透和缓存雪崩了解吗？（定义 + 解决方法）8：MySQL 的事务隔离级别有哪些？分别说明，InnoDB 默认是哪一种？MVcc怎么做的9：幻读是什么样的场景？10：消息队列（RocketMQ）一般是为了解决什么问题？11：结合项目说明为什么要用 MQ？不用会怎么样？12：高并发（限时秒杀）情景下的限流是怎么做的？还了解其他限流算法吗？//没答出来 简历也没写13：JVM 内存模型结构是什么？14：程序计数器的作用是什么？15：栈（虚拟机栈 + 本地方法栈）的作用是什么？16：局部变量在 JVM 内存的哪个结构里？17：Java 的垃圾回收算法、特点及使用场景？ //混淆算法和具体实现了 答的磕磕巴巴18：JVM 的类加载机制是什么？ //提到双亲委派 但是过程答的也不好19：引入 RAG 之后最大的好处是什么？解决了什么痛点？20：MCP 是什么？21：第二个项目中怎么使用 MCP 的？22：自己平常有没有用ai工具 用了什么？token消耗怎么办 学校有支撑吗手撕k个反转链表 与力扣不同的是最后不足k个节点也要反转手撕边界没弄清楚 递归超时 没有调试 面试官要把构建链表和输入输出都写出来 第一次没运行出来就结束了 可能觉得没必要浪费时间了反问：给我建议多尝试用一些ai的工具 大部分公司都会往这方面发展面试官很好每次答完ai会说出他的理解 感觉面试官更想知道从业务上为什么要用缓存消息队列 可能这方面答的不好 我说了之后面试官说为什么不用不行之类的话术 没有问太多底层的东西 也问了ai的工具总体都是很基础的八股 整体不难 还得练 第二天发感谢信 我觉得没过的原因是很多知识停留在原地而不是业务层面 知识为了学而学 理解不够 可能答的很宽范 没有自己的理解