武汉东软offer

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

说实话我当时秋招的时候就一个目标：必须进大厂。不是说小公司不好，而是我双非本，如果第一份工作再没个好平台背书，以后跳槽简历都不好看。事实上我把大厂投了个遍，笔试挂了一大半，面试又挂了几家，最后就拿了一个offer。过程确实很痛苦，但我觉得值。进来之后感受就是：流程规范、技术栈新、身边同事都很强，每天被卷但也确实在成长。而且说句现实的，大厂的薪资确实比同届去小公司的同学高出不少。当然我也知道大厂有大厂的问题，什么螺丝钉啊内卷啊，但我觉得对于实习来说，先进去学再说，后面想走随时可以走，但第一份工作的起点真的很重要。

原来就算签了协议也是可以提前走的吗，有无有经验的前辈说说是真的吗

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多智能体项目中，工具调用是怎么实现的？4. MCP 有哪些协议是否了解？5. RAG 的工作流程6. Tranformer 为什么出现？解决了什么问题？注意力机制介绍一下7. 大模型生命周期相关，训练，微调，量化，剪枝，蒸馏，部署，分布式等，从头到尾串了一遍8. 有一个垂域大模型，部署成本过高，如果要降低部署成本，你会选择蒸馏还是量化？9. Linux 进程与线程的区别10. Python GIL 锁有没有了解？怎么绕过 GIL 锁？11. Git 多人协作的时候怎么处理合并冲突？12. 开放性问题：你在学术项目中印象最深/感触最大的一件事13. 开放性问题：...