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？

请问大家知道腾讯IEG部分的软件开发-运营开发方向的实习生具体是做什么的，是运维吗，还是测试一面的时候问了下，说是实习生开发代码测试工具一类的，那是不是就是测试了，有点蒙想做后端开发能去不

如题，华子给开了16+3.5（杭州的，不知道是不是13b）但是业务是搞操作系统（并非鸿蒙，open欧拉的），感觉后续不好跳槽之类的，而且还得转C语言但是秋招就这样了，就只有华子收留了，看历年也有大佬在春招收获不错，不知道自己能不能顶住压力捡漏一个喜欢的

手头有三个offer，请求各位大佬品鉴一下，鼠鼠实在没招了😢个人背景：杭电本，自动化 做C++的。待遇：字节 > 上海某厂> 华为强度：字节 > 华为 > 上海某厂想做的业务：华为 > 上海某厂 > 字节base：其他两个都是杭州