蚂蚁集团录用喜报

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录用评估三天哩，有没有大手子能帮忙看看进度

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.实习拷打2.有没有召回的准确率之类的过程指标3.评测机制是怎么构建的，评测集是怎么构建的4.人工标注的话，大概多少条呢5.你说召回率75%，那剩下的25%是什么原因呢6.第二段实习你做过多Agent的设计是吗？讲一下单Agent和多Agent的差异7.调研过程中，对一些任务编排有了解过吗8.RAG的原理如何理解9.你的prompt提示词模板怎么管理的10.每次更新有没有版本的概念11.第一段实习中的自研大模型，有没有和别的通用大模型作对比12.你们最终衡量这个项目的结果时，用什么指标衡量的13.LocalLife是你自己做的项目吗，说一下其中的function Calling完整的工作流14.如果用户的询问中命中了两个函数，那系统调用的逻辑是怎样的15.定义了几个function供大模型调用，如何设计的16.会不会出现不同function之间，描述有歧义或冲突17.function Calling和Agent的区别18.如果将你的LocalLife升级成一个Agent的体系结构，你觉得还要做哪些事19.举一个用AI编程工具完成的比较复杂的一个开发任务20.对AI代码的审查你用的是开源框架还是什么方式21.利用AI进行的模块设计中，有用到一些设计模式之类的吗22.单Agent和多Agent的使用场景23.电商场景下，会涉及到商品的图文分类，那么你会如何设计这样一个自动分类的系统24.用秒杀场景类似的思路，对Agent的很多接口调用，做一个接口限流如果要控制成本，对不同的大模型，也需要做一个差异化限流（比如轻量模型和重量模型的切换等），你有怎么样考虑思路25.秒杀场景的不超卖用的什么方案26.Agent中的长期记忆和短期记忆你是如何理解的