内推码有用吗？

1. 项目和八股1.RAG如何做rerank的2.LoRA参数计算 比如给你一个7B的模型  在优化器这块如何分配3.了解强化学习的什么算法   强化学习最新的po算法4.grpo如果对于这个数据 训练出来的一组score都是0或者1  这时候应该怎么办5.agent的几大部分6.agentic rl7.gui agent   code agent8.了解软件工程相关的吗  AI for se2.无手撕3.反问业务，做的 金融领域 agent 方向，偏开发

1.介绍下你的DeepReseach的架构2.项目是怎么实现human in loop的3.讲一下异步同步和并发并行的区别4.搜索的ReAct过程是怎么样的5.Agent搜索有遇到什么问题，怎么解决6.如何提升搜索的速度7.讲一下VLLM的原理8.你知道Flash Attention原理吗9.讲一下你说的这个R1-V的Qwen2.5VL多模态几何题优化过程10.你的训练平台和显卡配置是多少11.讲-下Advantage Actor-Critic12.讲一下PPO的clip函数，clip是梯度裁剪吗13.讲一下重要性采样14.讲一下PPO和GRPO的区别15.如果要用强化学习实现DeepResearch的优化搜索工具调用可以怎么实现，从数据构造到损失函数到奖励设置16.你有了解最新的一些工作吗?比如miromind,Qwen3-Next，deepseek的mHC流形约束超连接.17.手撕二叉树的奇数节点个数

刷到前阿里 P10 大佬毕玄在自己创业公司的一段话意思是他们公司以后不分前后端了统一转变为AI Agent工程师这会是趋势嘛？以后招聘都是往全栈发展了

问题1：对比主流大模型（如GPT、BERT、T5）在网络结构、核心机制（编码器-解码器结构、层数配置）上的核心差异，并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。问题2：大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些？请分别说明每种编码方式的优势、局限性及适用模型。问题3：拆解大模型自能体（Agent）的工作原理，说明其核心组成部分（感知、记忆、规划、学习模块）及在环境交互和任务执行中的作用。问题4：描述大模型从预训练、微调（指令微调）到推理部署的完整流程，说明每个阶段的核心目标及关键技术。问题5：在项目中的技术改进动机是什么？遇到了哪些痛点？改进后带来了哪些具体收益？如何量化这些收益？问题6：什么是大模型幻觉现象？分析其产生原因及业内有效缓解方法。问题7：大模型生成文本时为何会出现重复内容？列举主流解决方法并分析其他可能原因。问题8：分析当前大模型行业在技术应用、落地中的待解决问题，并提出创新解决思路。问题9：若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型，应从哪些方面入手？说明设计决策的原因。问题10：分析百度文心一言的技术性能、功能体验和应用场景，指出其优势及可改进之处。