哔哩哔哩大模型面试岗，我悟了！！！大家好，我是Yuki。周末跟一个在B站面试大模型算法实习岗的学员聊了整整两个小时，他说这场面试让他“一边冒汗一边开窍”。我让他把面试题完整复述了一遍，今天就把这场高质量的技术对话分享给大家。说实话，这几道题问得是真有水平——不是那种背八股文能应付的，而是实打实考察你做项目的深度和思考力。面试复盘：一场关于Agent的技术拷问第一关：你现在做的Agent到底是什么？面试官开门见山，没有废话。如果你回答“就是一个能调用工具的AI”，那基本就凉了。面试官要听的是：你对自己做的事情有没有系统性的理解。正确的打开方式是这样的：“我负责的是一个面向科研场景的辅助Agent...

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

真没招了，没人要

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...