小米视觉多模态算法 Agent方向面经

同时学 java 开发 agent 开发和 ai infra 是什么体验，没错就是我现在

大家好我是@程序员花海，最近暑期实习和春招的面试集中起来了，今天我想聊的是如何协调暑期实习的面试时间 。之前和大家聊过暑期实习需要注意的准备事项：https://www.nowcoder.com/discuss/859756309489438720?sourceSSR=users今天我们不聊重复的内容，今天来聊下如何协调暑期实习的面试时间。结合很多同学的体验，暑期实习刚开的时候，要经过笔试、面试，如果是技术面的话需要经过三轮面试，最后还会有一轮HR面试。刚开始的投递的时候面试机会比较少，但是往往面试都是集中在同一个时候的。假如上周做完了大量公司都笔试题，这种就会有公司约你面试，往往HR或者面试...

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- agent 通过 SFT 如何训练？SFT 和 RL 能使用一套数据集吗？4- agent 训练过程中 工具调用本身 和 基于工具调用结果的后续内容生成，哪个对于 SFT 的依赖更大5- 算法题：字符串最小编辑次数问题(动态规划问题)

1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...