Agent / LLM 方向面经整理（思路引导 + 推荐回答）  每章开头有一小段本章思路引导（这类题整体上在考什么、怎么组织话）。每道题下先有一行思路（答题时先想什么），再是推荐回答（可参考的表述骨架）。请把里面的名词、数字换成你项目里的真实情况，别整段背。  一、写在前面 如果投的岗位对后端技术栈有一两条要求，你没有相关经历但业务还是放了简历进来，最好针对 JD 里那两条单独准备一下。其实就算 JD 没写死，HTTP、流式、异步这类也算互联网底座，有时间还是摸一遍皮毛，面试里至少能接住话头、显得你是主动补过的人。 没正经后端经历的（比如我），体感是面试官一般不会往死里抠实现细节，更在意知识...

只能走到这里了吗

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...