bg：一篇不对口论文在投，一段非互联网实习目前就腾讯（NLP研究岗）、华为（AI工程师）、字节（大模型Agent开发）给了面试机会timeline:3.28 华为一面（华为杯跳过机试）3.30 华为二面（主管面）3.31 HR说要走一个月流程，也不知道是什么流程这么难走...3.31 腾讯一面（自我感觉答的还不错，手撕3/3，组成为 力扣*3）4.03 腾讯二面（答的比较差，手撕2/3，组成为 力扣*2+ml）4.09 腾讯三面（答的很差，手撕1/3，组成为 力扣+dl+sql）三面后停在复试界面4-5天，然后显示进入HR面，并发了综合素质测评，做完之后又没消息了...4.02 字节一面（面完紧接着约了二面）4.02 字节二面（手撕到一半让我讲了思路就草草结束了）4.07 字节三面（主管面，技术+个人发展）4.09 字节HR面4.15 字节oc

1. 请简单介绍一下自己。2. 介绍一下你参与过的重要项目。3. 项目拷打。4. 手撕算法题：均值模糊5. 你对 LLM 了解多少？6. 对 LLM 的设计有什么独特的理解？7. 你对团队合作有何看法？8. 你如何评价自己的优缺点？9. 个人发展规划是什么？10. 反问

1. 请简单介绍一下自己。2. 介绍一下你做过LLM项目。3. 介绍一下你参与过的重要项目。4. 项目拷打。5. RAG / GraphRAG / LangChain / LangGraph 相关追问。6. 多轮对话、memory 与上下文压缩。7. 模型选型与幻觉控制。8. 手撕算法题：链表反转。9. 岗位匹配与技术面补充沟通。10. 反问。

一、自我介绍1. 先做一个自我介绍。二、实习项目拷打1. 你在这个项目里主要做了哪些事情？2. 为什么选择多 Agent / LangGraph，而不是单 Agent？3. 这个项目里的多模态主要体现在哪些场景？4. 图像输入后，整体处理链路是什么？5. 这个项目里用到的大模型和视觉模型分别负责什么？6. 讲一下你们的 RAG 流程。7. 为什么要做混合检索，而不是只做向量检索？8. 项目里遇到过什么困难？你是怎么解决的？9. tool use 的 description 为什么重要？三、代码题1. 最长无重复子串怎么做？2. 为什么这题可以用滑动窗口？3. 时间复杂度和空间复杂度是多少？四、个人项目：从零实现小型大模型1. 你做过预训练、SFT、偏好对齐，这个项目具体怎么做的？2. 你实现过哪些 Transformer 相关模块？3. 什么时候适合用 SFT？4. 什么时候适合用 DPO？5. 什么时候适合用 GRPO？6. GRPO 的整体流程是什么？7. 你觉得哪种训练方式效果最好？为什么？五、Agent 基础认知1. 你如何定义 Agent？2. 为什么要用 Agent，而不是直接调用大模型？3. Agent 和普通大模型调用的本质区别是什么？4. MCP 在 Agent 体系里起什么作用？六、Prompt Engineering1. Prompt 的常见组成部分有哪些？2. 如果一个 prompt 效果不好，你会从哪些方向优化？3. 如何通过角色设定、示例和约束来提升效果？七、多轮对话系统 / 记忆系统1. 设计一套多轮对话系统时，最重要的模块有哪些？2. 为什么你认为 memory 很重要？3. 你们的 memory 设计里包含哪些信息？4. query 阶段和 upload 阶段分别做什么？5. 除了 memory，还有哪些模块同样关键？八、Agent 设计范式1. 你了解哪些 Agent 设计范式？2. ReAct 适合什么场景？优缺点是什么？3. Plan-and-Execute 适合什么场景？4. Workflow 和 Graph-based 方案适合什么业务？九、大模型与行业认知1. 你平时用过哪些大模型？2. 文本、图像、视频模型你分别接触过哪些？3. 你怎么看当前 AI 行业的变化？4. 你会怎样持续学习并跟上 AI 新趋势？十、反问环节1. 团队主要技术栈是什么？2. 目前业务是否大量使用 AI coding 工具？3. 实习生是否能接触核心业务？4. 团队是否涉及后训练相关工作？5. 对候选人的建议和改进点有哪些？

1. 自我介绍2. 聊项目3. 聊未来，入职后会有什么改变，对于LLM的下一跳怎么看？4. 反问

总时长约30分钟1. 面试官自我介绍2. 自我介绍3. 拷打项目（为什么用LangGraph、详细讲一讲风险处理的设计、当输入xxx情况时模型会输出什么、为什么要自己实现xxx模块、项目中最大困难...）4. 现有agent有哪些缺陷？比如 openclaw？5. 如何解决过拟合问题？6. 反问7. 手撕，买卖股票的最佳时机2