说实话2025年LLM岗位的薪资真的离谱，校招开到60万到200万，各家公司都在抢人。agent方向更是香，很多同学简历上都写了agent相关的项目或论文。但面试下来，发现不少同学其实卡在一些关键点上——不是不聪明，是没想清楚。一、业务背景搞清楚了吗？这是最基础、也最容易被忽视的一关。面试官第一个问题往往就是：你这个agent应用是干嘛的？输入什么、输出什么？你得能说清楚：是做客服问答，还是自动生成图片？整个流程是怎样的，比如"输入query → query改写 → RAG检索 → 模型生成 → 后处理"，最好脑子里有一张架构图，能顺口说出来。扣分场景：只会说"这...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

1. 了解哪些激活函数？重点说 GeLU常见激活函数有ReLU、LeakyReLU、Sigmoid、Tanh、GeLU。GeLU是平滑非线性，近似“按概率保留输入”，在Transformer/BERT中常优于ReLU。 import torch.nn as nn act = nn.GELU() 2. 项目的构建过程完整流程通常包括：业务定义 → 数据采集与标注 → 数据清洗与EDA → 建模实验 → 指标评估 → 误差分析 → 部署上线 → 监控迭代。面试回答要突出你负责模块、优化动作和量化收益。3. BERT 模型的构建包括：分词器选择、预训练模型加载、任务头设计（分类/序列标注）、损失函数...