字节ai agent日常实习一面 55m

1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.一道单例的代码题，先自己Code Review然后借助AI Code Review。2.TCP三次握手，为什么不是四次？3.TCP和UDP的区别？4.QUIC5.HTTPS的加密过程6.RSA是对称还是非对称？7.进程和线程的区别8.协程了解吗9.死锁的必要条件10.AI coding，一道python的题

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

苯人代码八股能力趋近于0哈哈哈 看见要手撕整个就是大摆特摆的动作 所以接到面试也当着玩了没想到遇到心软的面试官了 全程教我的比我说的还多哈哈哈哈 学到不少虽然答不上来啥 但是面完还挺开心的全程就是根据简历问出一道场景题 一个账号发puq 别人看不见整个流程链路的说明其他就开始闲聊了手撕我装模做样看了3分钟 说不会面试官说换一个 我说不用了哈哈哈哈因为我下午实习要上班了，，