Agent开发实习一面分享-快手

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项目拷打
聊AI八股
1.你说你用了langchain和langgraph,介绍一下他们和二者的关系
2.你觉得langgraph真正的强大之处在哪?他有哪些关键的机制?
3.你知道langchain和langgraph框架在Java端的适配版本吗?有调研过吗?
4.你了解过向量数据库milvus的索引吗?
5.能简单讲讲向量的稠密索引是如何工作的吗?
6.你了解微调吗?Lora微调的原理是什么?与全量微调有何区别?
7.你了解vLLM吗?你知道他的原理吗?
8.你提到你使用了一些提示词工程,比如few shot和CoT,介绍一下他们以及具体的应用场景。
9.你的项目中如何应用提示词工程的?你怎么管理不同版本的提示词呢?
10.你了解哪些降低大模型幻觉的手段?
11.除了RAG,还有别的方法吗?
12.你的项目用了几个Agent?你的多个Agent之间如何通信?
13.你有没有考虑过Agent之间无限循环调用导致token消耗爆炸的情况?有没有解决方案或者思路?
14.你的项目中是如何计算和监控token消耗量的?
15.你了解哪些Agent通信方法?
16.算法题:高精度乘法
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今天 15:11
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
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