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1.实习介绍2.展开讲一下在百度实习的工作3.实习工作具体是如何做的？4.具体探索过程是怎样的？5.想法是如何逐步优化的？6.介绍一下你了解的其他基于 MoE 的模型架构7.如果基于 MoE 的模型在训练时负载均衡不好怎么办？8.讲一下负载均衡的概念9.如何解决负载均衡问题？10.讲一下 DPO、PPO、GRPO 的区别11.如果在训练 DPO 的过程中，正例和负例的 loss 都在下降，该如何解决？12.讲一下 RAG 项目的亮点13.如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？14.算法题：求根节点到叶节点数字之和（LeetCode 129，非 Hot100）

1. 说一下你这个项目中你认为比较好的点，或者说对你帮助比较大，或成长比较大的都可以，讲一下。 2. 问了实习相关的。 3. TCP的四次挥手的流程，以及每个流程对应的状态位？ 4. 第三个包收到后，客户端进入什么状态？ 5. 第一个FIN包的ACK没有收到会怎么办？ 6. 服务端收到重复的FIN包会怎么办？客户端收到重复的ACK呢？ 7. 算法题 8. 有看什么书吗？技术类的非技术类的？追问非技术的呢？有什么感悟？ 9. 你觉得你是个什么性格的人？ 10. 在处理问题和解决问题方面呢？比如你要学习一个新的技术，有很多的资料，你怎么解决在短期快熟的有效的拿到收益呢？

1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？

项目和实习信号量、互斥锁、循环锁分别解释一下进程和线程内存空间，进程的内存空间块是怎么分配的，线程都是共享的吗（答了threadlocal但是感觉面试官不满意）进程之间是如何通信的TCP挥手如果服务端一直没收到ACK咋办HTTPS握手的时候具体是怎么协商密钥的，具体解释对称加密和非对称加密TreeMap、HashMap、Table介绍一下，HashMap不是线程安全的如果出现了死锁怎么办死锁的条件和如何避免重写和重载，静态类能重写吗Java的反射、注解、泛型什么情况下需要建立索引？什么情况下不需要建立索引算法：两数相加||，要求空间复杂度为O(1)，脑子抽了没想出来O(1)的每次面字节都感觉自...