说实话2025年LLM岗位的薪资真的离谱，校招开到60万到200万，各家公司都在抢人。agent方向更是香，很多同学简历上都写了agent相关的项目或论文。但面试下来，发现不少同学其实卡在一些关键点上——不是不聪明，是没想清楚。一、业务背景搞清楚了吗？这是最基础、也最容易被忽视的一关。面试官第一个问题往往就是：你这个agent应用是干嘛的？输入什么、输出什么？你得能说清楚：是做客服问答，还是自动生成图片？整个流程是怎样的，比如"输入query → query改写 → RAG检索 → 模型生成 → 后处理"，最好脑子里有一张架构图，能顺口说出来。扣分场景：只会说"这...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...