字节llm大模型实习一面 攒人品中

1、对生产环境保持敬畏： 永远不要在生产环境直接操作！哪怕是查询也要带上 Limit。所有的删除、更新操作，必须先在测试环境跑通，并在执行前找第二双眼睛（导师或同事）帮你 Review。2、Git 操作要规范： 别在 Master 分支乱搞。提交信息（Commit Message）要清晰：feat: 增加XX功能 或 fix: 修复XX内存泄漏。这体现了你的工程素养。3、不耻下问，但不问重复的问题： 问过一次的问题，一定要记在小本本上。同一个坑掉进去两次，是实习生评价最大的“减分项”。

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目相关2.讲讲设计的初衷，模型结构3.为什么会想在重排做生成式4.如果是做生成式召回对模型结构怎么修改5.召回怎么构造负样本6.需要热度纠偏吗，减的那个概率和什么有关7.稀疏 MOE 怎么做的8.beamsearch 怎么做的9.大模型了解多少，强化学习了解什么10.DPO 的全称是什么，公式是什么11.手撕:计算逆序对数量

Claude Skill = 可复用工作流，不是一次性Prompt。装好直接调用，不用每次重写指令。以下按岗位列出最值得装的几个。 产品经理 Product Toolkit 自动生成 PRD、用户故事、产品路线图、功能拆解、验收标准。 输入：用户痛点 + 目标用户 + 核心功能 → 输出完整 PRD。 原来1天的文档工作，缩到1小时。 User Research Pro 上传访谈录音或文字 → 自动提取核心需求、用户痛点、潜在期望，生成分析报告。 还能生成：问卷、用户画像、用户旅程地图、需求优先级排序。 Feedback Analyzer 批量处理 App Store 评论、社区反馈、客服记录...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目拷打八股问题1. 如何设计一个更好的 Prompt（提示词）？2. Prompt Engineering 和 Context Engineering 有什么区别？3. Agent 的记忆类型有哪些？如果上下文超过模型的最大长度，通常如何解决？4. 除了 ReAct 模式之外，Agent 还有哪些常见范式？5. 是否使用过多智能体（Multi-Agent）？• 如何搭建多智能体系统？• 常见的多智能体架构有哪些？6. 最近有哪些比较新的 RAG 框架？例如 GraphRAG 等。手撕代码LeetCode 1905：统计子岛屿数量