荣耀计算机视觉工程师一面

围绕简历提问，很快结束了

1. 你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2. 构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？3. 微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。4. DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？5. 你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-c...

我找了个新工作，在仓库当管理员。当时觉得这活儿挺清闲，谁知道一天要上十四个小时的班，连个休息天都没有。每天就是不停地搬货、记账，从早忙到晚，腰都快直不起来了。老板还总在监控里盯着，嫌我们动作慢。我干了快三个月，实在受不了了。那天早上醒来，一想到又要去仓库，整个人都提不起劲。我躺在床上想了半天，最后给老板发了条微信，说我不干了。手机一关，心里反而轻松了。虽然这个月工资没了，但总比继续受罪强。

手撕1: 寻找有序数组中，target的出现次数，要求小于O(n)的时间复杂度 手撕2：查找数组第K小的元素 讨论实现思路 要求时间复杂度小于O(nlogn) 实习的LLM经历拷打 八股 如何增加模型泛化性？ 归一化方式，layernorm和batchnorm的区别和计算方式，为什么要有归一化 Transformer架构中，TOKEN 间交互和TOKEN 内交互分别在那些模块中？ 为什么基于attention的加权融合方式有效 反问：业务和模型使用情况，当前成熟度和存在难点，主要做搜广推，部分场景会用到大模型