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攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1*常见的后训练方法有哪些?它们的优缺点和区别是什么?2*除了ReAct，目前主流的Agent架构还有哪些3*在大模型评估中，如何平衡Precision与召回率Recall哪一个指标在Agent任务中更重要?4*当大模型产生错误回答或幻觉时，在工程和算法层面有哪些规避手段?5*描述TransformerDecoder的完整解码流程。6*KL散度的数学意义是什么?在模型对齐(如PPO/DPO)中起什么作用?7*MoE架构的具体实现原理是什么?路由(Router)是如何工作的?8*面对模型在生成过程中出现循环、重复回答的问题，有哪些解决办法?9*BM25算法的数学原理是什么?它相比于简单的TF-IDF有哪些改进?10*Agent系统中的LangGraph是如何搭建的?其Memory组件的工作机制是怎样的?11*如果单次生成的任务量远大于模型的MaxTokens限制，如何实现断点继续生成?

近年来，以GitHub Copilot、CodeLlama为代表的AI编程工具快速普及，引发了行业对程序员未来的广泛讨论。不同于“AI将取代程序员”的片面认知，AI更像是重构了软件开发的生产关系——它将程序员从重复的代码编写中解放，推动角色向更高价值环节转型。 AI对基础编码的替代已初见成效：根据Stack Overflow 2024开发者调查，68%的开发者使用AI工具处理重复逻辑（如数据结构实现、API调用），平均节省30%的开发时间。但这并不意味着程序员价值下降，反而对能力提出了新要求：一是系统设计能力，AI擅长局部代码优化，却难以驾驭复杂系统的架构权衡（如分布式一致性与性能的平衡）；二...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习介绍2.hashmap相关八股3.拷打项目。。。4.AI局限性，不可靠。遇到怎么解决。5.上下文限制问题6.prompt7.幻觉8.了解agent吗9.拷打项目。。。10.如果要你借助AI重做项目，你会怎么做11.AI-coding

1. 做一下自我介绍2. 你对网络安全方向怎么看，为什么 AI 应用在这个方向上既有价值又有风险网络安全很适合和大模型结合，因为它天然就是高噪声、多源数据、强依赖经验判断的场景。告警研判、攻击链还原、漏洞摘要、规则解释、工单辅助这些任务都能显著提效。但安全场景比普通问答更敏感，问题不只是答得快不快，而是结论能不能被验证、引用是不是准确、有没有被 prompt injection 或恶意样本绕偏。安全方向里的 AI 应用，最终拼的不是模型会不会说，而是证据链是否闭环、输出是否可审计、权限边界是否足够严。3. 介绍一个你做的这个项目，重点讲架构和你负责的部分4. 为什么要用 RAG，而不是直接让模...