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转自---xhs(mo什么mo)一、手撕和八股1. 手撕岛屿数量,秒了2. Transformer 中 Attention 的本质是什么?你能从数学角度简要解释一下吗?3. 在 Agent 多轮对话任务中,你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面?4. 简要介绍一下 SFT的核心流程,以及数据集的构建策略,SFT之后常见的 Post-Training 还有哪些?它们之间的目的有何区别?5.  什么是 RAG,它是怎么提升生成质量的?与传统检索 + 模型生成的流程有何不同?你是如何评估一个RAG系统是否work的?6. PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么?DPO 训练通常有哪些注意事项?用过GRPO么?二、简历1. 你在提到过 Modular Agent,你能讲讲它是如何实现多步规划的吗?2. 你提到了多个工具调用链路,调度策略是如何设计的?是否有异常 fallback 策略?3. 你构建的 Agent 评估体系包括哪些维度?如何衡量 planning 能力 vs hallucination rate?4. 你还微调过Qwen,选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的?5. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略?有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式?三、业务场景相关相关假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求,系统整体延迟较高,你会如何优化?
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以前基本就是手搓代码,CRUD 写到天荒地老,现在多多少少都会用点 AI 工具帮忙,比如 ChatGPT、Copilot 之类的。最明显的变化其实是开发方式变了。以前是人写代码,现在更像是“人+AI 一起干活”。很多基础代码、模板代码,甚至一些简单逻辑,AI 一下就给你生成出来了。像 SpringBoot 项目结构、接口代码、一些工具类,基本都能很快出来。自己从零敲一遍的情况其实少了。但这也不代表程序员就没用了。反而现在更看重的是你能不能把需求想清楚、系统设计好,然后去判断 AI 给你的代码对不对。说白了,现在很多时候不是你不会写,而是你要会“看代码”和“改代码”。还有一个变化是,对能力要求也慢慢在变。以前很多初级岗位就是写 CRUD,现在这些活儿 AI 已经能干不少了。所以企业慢慢更想要那种能做架构、能处理复杂业务、能搞系统设计的人。简单重复劳动以后只会越来越少。另外,现在也有不少公司开始把 AI 往系统里接,比如做智能客服、知识库问答、文档助手这些。Java 在企业系统里还是主力,所以很多时候其实是 Java 去把这些 AI 能力接进业务系统里。像 Spring AI、LangChain4j 这些东西,也开始有人用了。所以整体看下来,其实不是“AI 把 Java 干没了”,而是 Java 开发的活儿在升级。以前是纯写代码,现在更像是:会写代码 + 会用 AI + 会做系统设计。如果你只是停留在写 CRUD,那确实会越来越卷;但如果能往架构、业务理解、AI 集成这些方向走,其实路还是挺多的。
AI时代下,你的岗位要求...
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