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9.26 oa9.29 一面10.16 二面10.24 三面10.27 hrbp两小时后意向

一、手撕和八股1. 手撕岛屿数量，秒了2. Transformer 中 Attention 的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？3. 在 Agent 多轮对话任务中，你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面？4. 简要介绍一下 SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的 Post-Training 还有哪些？它们之间的目的有何区别？5.  什么是 RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索 + 模型生成的流程有何不同？你是如何评估一个RAG系统是否work的？6. PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO 训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？二、简历1. 你在提到过 Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？2. 你提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常 fallback 策略？3. 你构建的 Agent 评估体系包括哪些维度？如何衡量 planning 能力 vs hallucination rate？4. 你还微调过Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？5. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？三、业务场景相关相关假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？

1，介绍RAG流程；介绍对编码模型的了解、原理、优缺点；如何评估编码模型的能力2，RAG有哪些分类；多模态RAG有哪些实现框架；伪多模态RAG和多模态RAG分别怎么实现，有什么区别；CLIP可以用于哪一类多模态RAG，为什么3，RAG怎么评估，RAG评估体系中最重要的是什么4，传统RAG有什么痛点；介绍GraphRAG，GraphRAG的难点是什么；GraphRAG如何应对增量场景5，介绍微调负责的工作；大模型微调最重要的是什么6，后训练有哪些方式；微调有哪些方式，分别是怎么做的；LoRA原理及参数量7，介绍DPO；DPO与PPO的区别8，介绍一些Agent的实现框架；这些框架有什么区别；LangGraph适用于什么场景；LangGraph构建Agent的方式有哪几种9，场景题：客户输入一个软件或网页界面截图，如何通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用（？？？说实话没太听懂），输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框如何区分10，算法题：2n+1个数，两两成对，找出单独的那个数

总结：20分钟面试，有点kpi面综合提问1.如何学习新的框架2.哪些环节可以结合大模型八股部分1.Spring的AOP和IoC2.动态代理的方式反问环节1.业务范围ToB和ToC。ToB主要是交易所，技术栈是Java，ToC有一些商业产品，各种语言都有。