康明斯工作环境与福利待遇评价

Agent 面试主要围绕大模型智能体展开，基础会问 ReAct、CoT、Agent 架构、记忆模块、工具调用逻辑；工程上常考函数调用、Prompt 优化、幻觉处理、RAG 结合方式；项目面会深挖你做过的 Agent 流程、难点、稳定性优化；场景题多是让你现场设计一个业务 Agent。整体既考理论概念，也看重落地思路，提前准备好项目拆解和常见问题话术，面试会从容很多。

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...

迈瑞医疗 4.10下午投递4.13一面面试流程：自我介绍，介绍项目，工作地点，期望薪资，婚配情况。最后给你提问的机会

目前研二，这个项目是研一一年做的，目前准备投暑假实习，求各位大佬锐评该项目，拜托了🙏