滴滴实习

一、核心项目深挖请详细介绍一下实习项目，包括项目背景、你的核心职责、落地成果。请讲一下系统的完整优化过程，包括根因定位、解决方案和最终效果。请详细介绍项目里的Memory复用机制，包括设计初衷、核心实现、存储与管理方案。你为什么选择主从多Agent架构？对比其他架构做了哪些选型取舍？这个项目目前还有哪些技术瓶颈？后续的迭代优化方向是什么？你了解哪些主流的Agent架构？请讲一下ReAct、Self-Discovery、Plan-and-Execute等架构的核心原理与适用场景。二、RAG项目深挖（电商智能导购项目）请详细介绍一下这个电商RAG智能导购项目，包括核心功能、完整实现链路、落地效果。...

恐怖如斯

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...