同事结婚，每个人送了个小礼盒

时隔一年再战字节 又是二面挂了😅 每次字节都是第一个面的 准备的确实也不太好。一面 1h左右 根据项目问的八股1. 介绍项目 事务消息在项目中是怎么用的2. 除了事务消息还有哪些实现分布式事务的方法 优缺点是什么3. 2PC 3PC的区别4. mysql执行一条插入语句的过程5. mysql中有哪些索引 分别用了什么数据结构实现的？ 比较各种数据结构6. 分布式事务和本地事务的区别？7. 队列怎么保证消息不丢失 不重复消费算法：实现一个类似于MVCC的数据结构 按不同时间戳保存数据的多个版本 询问时返回数据不超过timestamp的那个版本面试官经典问题：1. 为什么要用这个技术实现功能2. 这个技术和其他相似技术的区别是什么 还知道哪些其他技术3. 技术的底层原理感觉面试的核心就是这三个问题二面 1h左右1. 智能指针介绍一下 什么时候用原始指针好？2. 深拷贝 浅拷贝3. 平时怎么用AI辅助编程的 有什么经验吗？4. 实习过程中做完一个项目有没有总结可复用的内容5. 了解大模型评测吗 怎么评测的？怎么评估一个测试集的质量？6. 有了解AI前沿的技术吗算法题：判断二维平面上3点能否构成三角形 主要考虑优化double的精度问题 这题我直接用叉积 但是面试官说的精度不够 我后来又问豆包 给的答案和我一样 不知道面试官想要什么答案。反问：1. 有哪些不足？ 技术上还行 但是对于AI的理解比较欠缺。

1. 如果让你从 0 到 1 设计一个企业级 Agent 平台，你会怎么划分 Planner、Memory、Tool、Knowledge、Runtime、Evaluation 这几个模块？边界怎么定？我一般不会按“大模型功能”来拆，而是按“责任是否稳定”来拆。Planner 只负责决定下一步做什么，不负责真正执行；Tool 只负责把外部能力标准化，不参与推理；Knowledge 负责把文档、结构化数据、权限和索引组织成可检索资产；Memory 只存跨步、跨轮、跨会话还需要被引用的信息；Runtime 负责状态推进、超时、重试、回放和观测；Evaluation 则独立出来，不跟在线链路耦合，因为...

第一次找实习，面试官人都很好，给我了能过的错觉，还是得多提升自己多做准备。面经分享给大家，好像别的人问的都差不多。

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...