同时投了拼多多和招行，面试官的问题让我精神分裂

面试完在写面经呢，一看邮件，5分钟的时间给我挂了，笔试也直接给取消了。面试官整个过程都是笑呵呵的，问题也基本答上了，整场体验感挺好的，本来以为稳操胜券，结果被他装糖阴了一手（反问环节还问他后续的面试流程，丢人丢大发了）。整个过程太抽象了，简历项目是一个没问，倒是对我简历上写的个人技能（熟悉什么东西）逐个进行了一次 DFS，越问越离谱，最后跟 AI 应用完全没啥关系了。问的问题太多了，不太能完全回忆起来，只能回忆一下大致有哪些问题，详情如下：1. 简历上写的熟悉 C++ 语言，问的问题：平时用的什么标准的 C++ 语言；是否了解模板；用过什么 STL；set 和 map 是否了解，底层怎么实现的...

1. 介绍论文2. Transformer结构3. 注意力机制4. 交叉熵5. 实际微调采用怎么样的配置，如何选取合适的学习率、batch size等等6. PPO（本来面试官想要深挖，但是我表示了自己不太擅长强化学习就没接着问了）7. 注意力机制的优化有哪些（答：GQA、MLA、FlashAttn）8. 算法题：模拟BPE的实现。追问有没有优化的方法（我写的太暴力了）。面试官人很有耐心，一直在深入追问细节，意识到了自己很多不足的地方，感恩。

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）