百度Agent算法一面 攒人品中～

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. wrrf与bm25的权重配置2. Rag系统中端到端满意度的评估方案（为何不在检索生成阶段分别评估）3. Rag意图理解query改写与routing机制如何实现4. Dpo中数据配比，对grpo理解，为何不用grpo5. 多agent框架理解，skills的优势在哪。6. 数据飞轮如何实现来迭代调优7. 精排阶段为何不用更优的reranker模型（推理性能资源有限，后续迁移到reranker模型加蒸馏）8. leetcode 简单动态规划

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer 为什么能替代 RNN 成为大模型主流架构？2. Self-Attention 的计算过程是什么，时间复杂度为什么高？3. Multi-Head Attention 的作用是什么，为什么要分多个头？4. 位置编码为什么必要，绝对位置编码和相对位置编码有什么区别？5. 什么是 KV Cache，它为什么能显著提升推理效率？6. Prefix Cache 和 KV Cache 有什么区别，分别适合什么场景？7. 为什么大模型推理通常是 memory bound，而不是 compute bound？8. Batch 推理和单请求推理的吞吐与延迟 tradeoff 是什么？9. Continuous Batching 解决了什么问题，为什么对推理服务很重要？10. Prefill 和 Decode 两个阶段的性能瓶颈分别在哪里？11. 大模型采样里的 temperature、top-k、top-p 分别会怎样影响输出？12. 贪心解码、束搜索、随机采样分别适合什么生成任务？13. 重复惩罚和长度惩罚分别是为了解决什么问题？14. 为什么模型有时会出现“复读机”现象，通常怎么缓解？15. 量化是什么，INT8、INT4、FP16 的核心区别是什么？16. 推理量化会对模型效果造成什么影响，如何评估是否值得量化？17. 张量并行、流水线并行、数据并行分别适合哪个阶段？18. 单机多卡部署大模型时，通信开销主要来自哪里？19. 为什么 GPU 显存是大模型部署的核心约束之一？20. 模型参数量、上下文长度、并发数三者之间是什么关系？21. 什么是 MoE 模型，为什么它能在参数规模很大时控制推理成本？

因为从入学到现在研究方向一直是多模态。想知道是不是多模态方向没顶会几乎找不到工作呀😭。不管简历还是面试一听做多模态马上就挂了🥹。求大佬点评哪里可以修改一下呀。 现在换方向多加几个agent项目还来得及嘛。

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