震坤行一面 python开发

攒攒人品！ 1. 项目拷打2. 多模态大模型有什么了解3. Agent skills4. 怎么加强大模型记忆机制5. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计6. SSE的局限性7. lora效果不好怎么办8. RAG动态知识更新9. 大模型项目遇到了什么问题10. lora的缺点，改进方向11. 复杂任务执行准确率提升的评估方法12. 多轮对话的实现方案13. RAG评估方案14. 了解过市面上有哪些智能体agent吗15. 介绍一些AI大模型16. MCP和Function Calling

本人大三，在找日常（暑期）实习，年后这一个月面了几家大厂，但都挂了，有的直接在初筛阶段就给我踢了。最好的就是字节进了二面（字节实习生一般三轮：技术面、主管面、HR 面），二面结束以后我过几个小时就点开邮件看看，心想这次一定要拿下，如果能进 HR 面的话基本就稳了。我面完当天晚上做梦都梦到拿到了 offer 给我乐醒了，打开手机一看原来是梦。第二天打开邮件收到了感谢信，心情直接跌到谷底。这几天一直在自我怀疑，就在想每天这起早贪黑的，睁眼闭眼就是算法代码，到头来还是一场空，真觉得挺没意思的。我的性格一直比较要强好胜，我太想要一个机会来证明自己，但是没有办法，无论是我的学历，学校，还是学术项目，竞赛...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 项目拷打2.使用feed流面临的redis单机瓶颈的问题3.说到了cluster集群，如何分片写4.除了技术栈上优化业务上如何进行优化5.秒杀场景下的库存扣减使用了什么方式 加锁了吗6.订单支付需要加锁吗7.使用什么锁 具体怎么实现8.watchdog的使用场景代码写了两种单例模式前k个出现频率最高的数字ai coding使用过哪些ai coding 有哪些好处 遇到的缺点有哪些如何借助ai帮助编程的