网易校招搜广推算法一面

前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...

发一下问题给大家参考，攒人品中。。。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.实习中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.单智能体能否完成相在校项目关工作?为什么要智能体？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-termMemory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?

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全忘记了，算法也忘了，项目也忘了，实习也没啥好产出