实习岗位-算法-PDD

攒人品中 1.项目拷打2. agent和llm区别，agent未来发展3. openclaw了解吗4. openclaw agent存在什么缺陷 指出一两个5. multiagent和superagent系统上区别6. teamagent和superagent适用场景7. 怎么解决图谱rag节点太多 复杂度太高的问题8.假设有个捞简历的场景，这个步骤有另外一个已经承担了，现在已经有一批候选人需要去联系，那以前是人去打电话，效率太低。现在想用新的agent去完成跟候选人的有效联系，赢得候选人的信任，然后向候选人介绍我们的岗位，看看候选选人有什么个性化诉求，这个 agent因为它业务必要性和技术可行性你觉得怎么样分析一下9.如果让你来设计的这个技术方案最关键最有技术挑战的有三个技术问题，你觉得是哪三个手撕:有一条传送带，上面排好了队的一堆包裹，每个包裹有不同的重量 weights[i]。你的任务是在规定的 days 天内，把这些包裹全运走，不能插队，每天一船，限制最大重量，船的重量越大成本越高，而且要找能完成任务的最小载重量

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...

说白了不能只通理论，得能落地。得是真・AGI 发烧友，对大模型、Agent 这些东西有热情，愿意追前沿啃新东西代码得能打，Python/C++/Java 至少会一门，Linux 环境玩明白，能把复杂 Agent 系统磨成能上线的产品要会跟产品、算法团队搭伙干活，别闷头写代码，得能把技术方案变成业务价值学得必须快，这领域更新比外卖还快，得有快速啃文档、踩坑排雷的本事核心技术栈就那几样：吃饭家伙：Prompt 调优、RAG、工具调用（Function Calling）Agent 系统：任务规划、工具调用、记忆机制、多轮对话得自己能搭框架得熟：LangChain/LlamaIndex/AutoGPT 随便挑一个，要有实际项目练手会优化：能给 Agent 做评估、调性能，别让系统跑起来慢得像蜗牛加分项直接起飞：玩过 Multi-Agent / 自主 Agent、会大模型微调部署、有开源项目 / 论文、全栈能搭原型岗位香点：小而精的专家团队，创业氛围鼓励试错，能从 0 到 1 参与 Agent 项目，有机会搞下一代 Agentic AI想进 AGI 赛道的，这岗是算法 + 工程双修的黄金坑，对照JD着补技能吧🚀

又双叒叕忘记录音了QWQ凭记忆恢复了一下面试官挺和蔼的，面着没有压力问了些计网OS，快忘完了，基础不太牢面试官介绍部门业务（面试官先介绍给好评）自我介绍这两个项目你是都是从0到1自己设计实现的还是怎么做的项目1（传统后端）：你是怎么借助AI进行开发的数据是存在库里还是缓存里，这个你是怎么考究的如果这个项目你还想更新一下，加一些功能或者是做一些优化，你会如何借助AI来完成这次更新迭代？项目2（Agent）：这个项目有什么你觉得最难的点吗？（我回答上下文工程）那你是怎么解决上下文工程的呢？这个项目这些东西你是怎么进行学习、开发的？MCP和Skill了解吗？有什么区别？（答上了但没太答到位）除了SpringAI，还了解什么AI开发框架吗？除了这些AI开发的知识，有了解什么大模型的内容吗，比如transformer（没有，确实得去学了QWQ）八股：websocket和Http（不会）TCP的拥塞控制和流量控制操作系统有哪些资源分配算法（好像是问的这个，不太记得了，反正问的是操作系统的什么算法，没答上来）互斥锁和信号量键入一个url，发生了什么，从不同的角度来回答，包括计网层面发生了什么？前后端层面发生了什么？前端在获取到后端的数据后，是如何进行内容渲染的？（没系统学过前端，就只结合vue的三个板块答了答）算法题：很简单，一组字符串的最长公共前缀，遍历一次即可AI Coding：写一个前端页面，后端写假数据即可（面试官后面提醒我说要考虑接口超时、响应过久等情况如何处理）反问：1.看JD描述说是全栈，AI Coding，那还需不需要补一下前端知识？面试官说会肯定是加分项，但不会的话，现在也可以AI写了，所以也问题不太大（我大脑翻译一下意思就是还是得会，但实际开发更多是AI Coding）2.后续流程：两轮技术面，一轮Hr面3.看笔试都在出大模型的知识，是不是意味着现在开发岗也得了解大模型的一些原理了？面试官说是的，现在都在借助AI提效，所以里面的原理肯定还是得了解一下了