面试能只打字不说话吗

1.实习介绍2.拷打项目3.RAG中如何处理非结构化知识与结构化知识的混合检索？4.在金融业务中，像“杠杆”、“对冲”等许多术语都存在歧义性。你如何在 RAG 中实现术语的准确消歧？5.你认为RAG 是大模型能力的一种补偿手段还是主流范式？未来还会存在吗？6.如何控制Agent生成的内容在业务上规避风险，比如合规和隐私之类的？7.Agent 执行链中失败重试会导致长尾耗时，你如何优化策略以控制 SLA？8.LoRA 微调时哪些层是可以不冻的？为什么有时候逐层解冻效果更好？9.如何部署一个高并发低延迟的大模型 API 服务？10.你觉得通用大模型和垂类小模型之间最终会形成怎样的分工？哪个更适合企业落地？

本人是两段实习，一段日常，一段暑期。本人的经验是，日常实习最好选中厂左右，不要大厂，因为这能够快速的上手实际项目，参与到核心工作。这样后面找其他的实习或者是找暑期实习能够有很多可以讲出来的东西，和面试官battle，同时也尽可能多的探索了相关的业务，找到自己的兴趣点。而暑期实习由于后面可能涉及到转正，那么最好是争取到大厂，另外有了大厂的title再去投秋招也会方便很多（当然业务也不能太边缘太不相关）。不过无论如何，实习的重点是自己不能划水摸鱼，要有自驱力，自己发现问题并解决，及时和mt以及ld沟通，多产出，提升自己的核心竞争力。

一面： 1.  项目介绍2. 输入rqvae的表征怎么得到的3. 说-下rq vae怎么得到的码本id4. ra vaeil练过程中有没有出现码本坍塌的问题5. 除了rq vae还了解其他生成码本模型吗？（one rec的平衡kmeans）6. linear attention和sparse attention怎么应用的7. 多模态表征的cosine相似度和 deepset怎么做的？cosine相似度序列已经做了pooling了为什么交换行为位置还会有影响8. 为什么不直接引入原始的多模态表征9. 为什么多模态表证需要multi epoch而id表征只需要one epoch就收敛10. 代码题：Ic152 乘积最大子数组

日常实习，暑期实习，秋招，难度等级是什么档次呢，🐮友们可以打个分说下吗🤔，没有什么认知