面试部门：平台服务？大概叫这个，邮件里没有，面试官说的面试时间：3月24日17：00面试时长：40分钟比较基础的一次面试，没什么压力，面试官全程比较精神涣散hhh,估计bro也是上班上累了1.Agent项目用什么做的，选型原因，Agent框架了解吗2.Agent技术组成部分理解吗，讲讲执行链路3.Skills的真实逻辑怎么写的，明白和企业的差距吗（这个之后还问了些，比较深，个人受教了，还是下去再多看看Agent吧4.讲讲项目里的难点（Agent选取了RAG来说）5.除此之外了解AI的什么？Openclaw,Transformer...八股：（比较简单）1.Redis简介，Redis为什么快2....

其实不少人这么干的1.面试尽量约到晚上，和实习不冲突2.上班期间，没啥事，也可以准备准备3.要是面试的有些问题不知道，可以记录下来，第二天找同事问问，就学到了4.上班期间没事的时候，看看代码，顺便问问同事，代码的架构，用到的技术看具体怎么写的等等

项目代码黑马点评，ai优化了一下，加了几个点agent项目也是比较简单玩具的一个项目。代码能力实在不怎么熟练，光去看八股了，算法的话，目前刷了两遍hot100和部分的150的题目面后端的话，直接对着大厂暑期实习冲吗，海投那样吗？求大佬点评点评

1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...