交行线下面

凉经，已挂，无八股无算法，难道是晚上面试面试官太累了吗？40min自我介绍拷打实习项目遇到的挑战及个人做得好的地方AI方面AI编码实践（SDD、skills对 SDD 的理解及相关调研情况AI 平台的 workflow 编排方式，是否调研过 langchain 的底层原理agent框架业界竞品、开发过程中的难点业务是企业文档相关的，面试官说我可能不太匹配，但和面试官交流感觉蛮好的，感谢面试官捞我！只不过我反问的问题有点不好，有点庞大，问面试官怎么平衡技术的深度和广度、以及倒反天罡问面试官有没有用openclaw，微信会考虑接入智能体吗？其实我想问的是一些如何平衡开放程度和安全层面对不起我错了

简历如下 大家觉得有机会冲一下暑期offer吗，目前还没有面试经验，项目做的很水，还没开始背八股😅

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...