实习的活写到简历上，面试真的有的聊吗？

面麻了给我，攒人品中～1.后训练了解吗?介绍一下dpo和ppo的区别，grpo以及改进思路，优势函数怎么设计等等2.SFT的loss是怎么计算的?项目用到lora，了解过qlora吗?两者有什么区别?3.介绍self-attention，问为什么要除以根号下dk，可以除以其他数吗，或者有没有等价的方法?说一下不同的attention及原理和公式(MHA、MQA、GQA、MLA)4.位置编码有了解哪些?rope了解吗?5.Agent了解吗?什么是skills?什么是mcp?有啥区别?agent里面memory问题你认为有哪些解决方案?长期记忆合短期记忆怎么处理?上下文机制怎么实现?Cot和ToT的核心原理?ReAct了解过吗?6.手撕三数之和

📍面试公司：百度外包💻面试岗位：golang❓面试问题：个人介绍Redis类型以及各自的使用场景除了redis还用没用过其他的消息队列，平常怎么用的MySQL5和8有什么区别SQL调优经验AI了解过MCP吗Skills有没有了解过几道基本的coding题目二面：个人介绍redis和mysql的常规八股quickSort

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目拷打3.你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过另一种方案？4.Agent 任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？5.上下文是怎么构建的？你们怎么避免上下文过长或者信息污染？6.如果上下文窗口不够，你优先保留哪些信息？为什么？7.你们做代码理解的时候，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？8.单测生成里，哪些代码其实不适合生成单测？你们是怎么识别并过滤的？9.覆盖率高但测试质量很差，这种情况你见过吗？你们是怎么解决的？10.mock在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？11.如果一个函数依赖数据库和RPC，你怎么让模型生成的单测还能稳定运行？12.你们怎么评估生成单测的质量？除了覆盖率，还有哪些指标？13.LLM的输入到底是什么？模型真正看到的是什么？14.self attention的核心作用是什么，为什么要拆成 QKV？为什么attention 可以建模长距离关系，15.为什么需要multi-head为什么 attention可以看成动态加权16.同一个 token的 Q、K、V 为什么不一样？17.attention复杂度很高，如果上下文特别长，你会怎么优化？18.模型产生幻觉的时候，一般是什么原因？工程上有什么办法降低19.Python有多线程吗？GIL 是干什么的？什么时候多线程是有用的？20.讲一下C++从源码到可执行文件的流程。21.手撕：给定数组的区间中位数之和:给定一个长度为n的数nums，一个区间 [l, r] 的 中位数 为：如果区间长度是奇数：排序后中间的数，如果是偶数：排序后靠左的那个数，要求：计算所有子数组的中位数之和

1. 介绍一下你做过的一个项目2. 打分模型设计思路是什么打分模型本质上是在多个候选里做排序，重点不是绝对分值，而是相对顺序。设计时先要明确标签来源，如果是检索系统里的重排，一般可以来自人工相关性标注、点击日志、停留时长、复制行为、是否继续追问等；如果是生成答案质量打分，还会加入事实一致性、格式完整性、引用正确性这些目标。特征上通常会混合语义特征和业务特征，比如 query 向量、doc 向量、交叉编码器打分、文档时效性、来源可信度、标题匹配度。训练时常见有 pointwise、pairwise、listwise 三种。pointwise 简单，适合做基础版本；pairwise 更符合排序本质...