贝壳找房RAG面经

优秀的实习经历，核心是能体现你实际能力、产出明确成果，且和目标岗位高度匹配的实践过程，不只是“打杂”的经历。我觉得首先吧，你得有具体有量化的产出，你能够说出点什么来最重要，其次你得实际参与过主线任务，而不是单纯的dirty work，最后你得有成长，有进步，不能说进来什么样出去什么样

1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题？5.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？8.你是怎么设计agent的记忆系统？9.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？10.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？11.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？12.human feedback是怎么被agent消化吸收的？有没有用rl进行策略更新？13.有没有做过模型压缩？比如在车载端或低端设备上的推理加速？14.如果量化后理解能力下降怎么办？怎么做精度补偿？15.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？16.如果要做电商agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？

bg:9本大二/主go/一段实验室打工经历1. 个人基本情况面试官： 请简单做一下自我介绍（项目背景）。面试官： 为什么大二就开始把 Go 作为主要开发语言？2. 实验室经历（一个Agent & RAG 系统）面试官： 实习主要做了什么内容？面试官： RAG 用到了什么框架？数据切片怎么设计的？面试官： 数据处理上有做优化吗？面试官： 切片是否导致上下文割裂？3. Go 语言基础面试官： 有看过 Map 或 Channel 的源码吗？面试官： Map 的初始化和并发安全问题？面试官： 如果不加锁并发读写 Map 会怎样？面试官： Channel 已经关闭了，去读会怎样？面试官： 向已关...