笔试

大家的日常实习投递是在官网吗，不是说官网很慢吗🤔

这回终于是一个agent开发面了，看着岗位要求吓晕了，准备了好久，不过感觉问的问题都答上来了，不算很难，面试官人很好，还给我解答了缺陷，说怎么大二现在这么卷了1.做自我介绍，并确认是否为 28 届（大二）以及实习政策？2.背景确认： 28 届是 24 年入学的吗？学校是否允许大二出来实习？通勤时间能否接受？3.关于旅行规划助手：双模型动态切换的复杂度是如何判断的？4.核心逻辑： 路由层判定复杂度的准则是什么？如何区分“实际复杂”和“看起来复杂”的任务？5.追问1：针对 1.5B 小模型做路由，是否遇到过’复读机”问题？你是如何解决的？6.追问2：结合高德 MCP 协议，你发现它目前存在哪些问题或局限性？7.追问3：如何通过 MCP 协议实现“加入预算约束”的路线规划？8.大模型能够进行工具调用的底层原理是什么？9.关于魔搭社区问答助手：这个项目的微调数据集是如何获取和设计的？10.追问1：微调后模型的准确率是多少？11.追问2：对于 RAG系统，你本地是如何判断准确率和召回率的？12.追问3：微调过程中是否出现了“灾难性遗忘”？你是如何解决或缓解的？13.LoRA 微调的数学原理是什么？为什么它比全量微调高效？14.多模态与语音交互是如何实现的？15.项目中的自动化流水线是如何串联的？16.确认实习细节：实习周期、每周天数及到岗时间？面试反问环节反问 1：具体实习生进去负责哪个模块？反问 2：面试表现有哪些需要加强的地方？

如图。26秋招已经过去，offer不太满意，导师不放实习，缺了一段实习的经历。想在26春招之前去大厂混一个多模态岗位的日常实习，大佬们帮我看看我的简历中这些经历够用吗？那些地方还需要改进？

1.八股：LoRA 和全参数微调的核心区别是什么？在显存和训练效率上各有什么优劣？2.八股：DPO、PPO、GRPO 三者的优化目标有何不同？为什么 GRPO 的 loss 中要显式加入 KL 散度项？3.八股：Transformer Encoder 中 FFN 的作用是什么？4.八股：什么是 DeepSeek 的 MLA？它的优势是什么？5.项目: 你在实习中用 LoRA 微调了哪个开源大模型？具体 rank、alpha、dropout 是多少？为什么这样设置？6.项目：SFT和DPO 数据是否有重叠？DPO 的偏好数据是如何构造的？人工标注成本大概多少？7.项目：你们的 RAG 系统召回阶段用了 BGE-M3 还是 BM25？最终选择依据是什么指标（如 Recall@k）？BGE-M3 输出向量维度是多少？8.项目：为什么不用纯向量相似度直接生成答案，而要再过一遍大模型？这样做对幻觉和安全性有什么帮助？9.手撕：接雨水（LeetCode 42）