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继续来分享下之前的面经~强度好大，俺不中咧。。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体？它们之间如何交互？2.意图识别模型需要识别多少个意图？3.750B 模型用于什么场景？4.实习中 Qwen3VL 模型是多少 B 的？用于什么场景？5.在实习中，你主要的贡献是什么？6.检索环节做了哪些优化？7.答案生成环节做了哪些优化？8.是否做了 SFT 或强化学习相关工作？在哪个环节做的？9.SFT 过程中是否对类别标签做了清洗或修正？10.强化学习的样本量是多少？11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些？12.在校项目中，为什么用对话数据来增强数据集？13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗？14.单智能体能否完成在校项目相关工作？为什么要使用多智能体？15.LangGraph 相对其他开源智能体编排工具的优点是什么？16.在现有场景中是否需要用到 LangGraph 的状态管理功能？17.如何理解 Long-term Memory 的实现方式？18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法？19.Context Window 能否储存大量电商交互信息？如何解决存储问题？20.推理时若将大量 Memory 以 Token 形式给到大模型，Token 长度过长该如何处理？21.强化学习有哪些常用技巧？22.若通过 SFT 进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些？23.SFT 的理想数据量是多少？如何确定？24.SFT 数据分布一般怎么取？为什么选择该分布而非其他分布？

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花这是一个非常经典的MySQL索引优化问题，涉及到联合索引（Composite Index）的最左匹配原则（Leftmost Prefix Rule）。直接给出结论：使用 (b,c) 查询 通常会导致索引失效（即走不到索引），除非 MySQL 优化器判定使用索引覆盖（Covering Index） 代价更低。下面我们结合 (a,b,c) 的联合索引结构，深入分析底层原理和具体情况。1. 核心原理：联合索引的存储结构联合索引 (a,b,c) 在 B+ 树索引文件中的存储顺序是严格...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.项目中的工作流是怎么搭建的3.工作流怎么评测的4.工作流的项目是怎么部署的，单体应用还是微服务架构?对K8S的了解5.谈谈你对DDD的理解6.你了解MySQL的多表Update吗?7.Redis的发布订阅机制8.讲讲开源项目的贡献经历9.工作流搭建的时候有没有设计到可用性问题10.聊一聊你们项目中分库分表是怎么做的11.讲讲一些不常见的设计模式，你是怎么理解和使用的12.讲讲你对RAG的理解