百度后端一面

来牛客许愿了，许愿oc

1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. MCP 和 Skill 的区别是什么MCP 更像标准化的能力接入协议，解决的是“模型怎么发现、描述和调用外部工具”的问题；Skill 更像高层动作抽象，解决的是“把多个工具和步骤封装成一个可复用能力”的问题。MCP 关注接口层和通信层，Skill 关注语义层和任务层。一个 Skill 可以内部调用多个 MCP 工具，但对上层 Agent 来说它仍然是一个原子动作。生产里如果把两者混为一谈，最后会变成工具越接越乱，Agent 决策空间越来越大，稳定性越来越差。4. 你怎么理解上下文窗口，哪个部分最占用 token上下文窗口不是“能塞多少文本”的问题，而是...

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1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...