百度大模型一面-秋招面经

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1讨论项目2什么是GAE3解释deepseek的MLA，分析可能有什么缺点4介绍deepseekV3.2的闪电索引器和可能的缺点5介绍MHC残差连接6什么是多头注意力7口述两个算法题，说出求根号的多重方法（牛顿，梯度下降，二分），二分法求到小数点后k位精度算法复杂度8一个哈希表题目，不是力扣

在大厂的 C++ 技术面试中，考察的重点往往不仅仅是语法本身，而是对语言底层机制、工程实践能力以及系统设计思维的综合考察。很多面试题看似简单，例如对象模型、内存管理、模板、STL 或多线程，但深入追问之后往往会涉及编译原理、内存布局、性能优化以及实际工程中的使用场景。因此，系统地整理和总结常见的 C++ 面试题，不仅有助于查漏补缺，也能够帮助我们理解面试官真正想考察的能力。面试题目录：尚米网络 - 游戏服务器C++开发 - 一面尚米网络 - 游戏服务器C++开发 - 二面深圳斯马顿电气有限公司 C++ 软件开发 一面 面经深圳斯马顿电气有限公司 C++ 软件开发 二面 面经腾讯 C++ 后台开...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～实习拷打1.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么?(追问) LangGraph是否存在与其他工具不兼容的问题?如果有，你是如何解决的?2.在现有场景中是否需要用到LangGraph 的状态管理功能?(追问)LangGraph的状态管理功能是否帮助提高了任务的执行效率?可以分享使用经验吗?3.如何理解Long-termMemory的实现方式?(追问)你是否对Long-termMemory在模型中存储有效性进行评估?它在实际项目中的应用表现如何?4.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法?(追问)如何确保电商场景中的长期记忆不会过时或冗余?你认为应该如何更新这些记忆?

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...