给我面没招了,发点面经攒攒人品~1. 项目拷打2. Embedding优化- 如何通过预训练/微调提升效果?对比过哪些模型- 参数量与效果的关系?是否尝试过蒸馏或量化?3. RAG车端项目- Pipeline中如何解决低延迟问题?Intent分类的标签体系设计逻辑- Rewriter是否引入强化学习?如何评估改写后的query质量?4. LLM对Embedding的影响- LLM的文本理解能力是否降低了对传统Embedding模型的依赖?举例说明。- 大模型在传统任务(如文本分类)未涌现的原因?(数据分布/任务形式差异)5. LeetCode:卡塔兰数推导(递归公式 + 动态规划实现)