社招第二天

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.介绍一个最能体现你能力的AI产品项目。3.XX项目的评测指标是怎么设计的?4.XX项目的badcase归因是自动化做的吗?还是有人工参与?5.怎么给失败案例打标签?6.你们有没有做微调?7.训练数据大概是什么格式?8.训练数据质量怎么检查?9.模型微调前后，能力上有什么提升?10.评测集是怎么建的?规模大概多少?11.评测指标有哪些?12.Bad case的来源是什么?13.你参加过的XX比赛是做什么的?遇到的最大困难是什么?14.你做过RAG相关的项目吗?你对最新的RAG模型了解多少?15.相较于单agent，多agent系统对效率有没有提升?16.多agent系统有什么独特价值?17.你怎么看Openclaw?

节后上班第一天我的情况

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.项目拷打3.线程池讲一下4.线程池拒绝策略5.线程池里的线程抛异常了，线程会挂掉吗6.算法: LRU

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...