24基恩士三面

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...

是我写的代码太烂了吗

1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...