继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1讨论项目2什么是GAE3解释deepseek的MLA，分析可能有什么缺点4介绍deepseekV3.2的闪电索引器和可能的缺点5介绍MHC残差连接6什么是多头注意力7口述两个算法题，说出求根号的多重方法（牛顿，梯度下降，二分），二分法求到小数点后k位精度算法复杂度8一个哈希表题目，不是力扣

📍面试公司：百度外包💻面试岗位：golang❓面试问题：个人介绍Redis类型以及各自的使用场景除了redis还用没用过其他的消息队列，平常怎么用的MySQL5和8有什么区别SQL调优经验AI了解过MCP吗Skills有没有了解过几道基本的coding题目二面：个人介绍redis和mysql的常规八股quickSort

面麻了给我，攒人品中～1.后训练了解吗?介绍一下dpo和ppo的区别，grpo以及改进思路，优势函数怎么设计等等2.SFT的loss是怎么计算的?项目用到lora，了解过qlora吗?两者有什么区别?3.介绍self-attention，问为什么要除以根号下dk，可以除以其他数吗，或者有没有等价的方法?说一下不同的attention及原理和公式(MHA、MQA、GQA、MLA)4.位置编码有了解哪些?rope了解吗?5.Agent了解吗?什么是skills?什么是mcp?有啥区别?agent里面memory问题你认为有哪些解决方案?长期记忆合短期记忆怎么处理?上下文机制怎么实现?Cot和ToT的核心原理?ReAct了解过吗?6.手撕三数之和

1. 介绍一下你做过的一个项目2. 打分模型设计思路是什么打分模型本质上是在多个候选里做排序，重点不是绝对分值，而是相对顺序。设计时先要明确标签来源，如果是检索系统里的重排，一般可以来自人工相关性标注、点击日志、停留时长、复制行为、是否继续追问等；如果是生成答案质量打分，还会加入事实一致性、格式完整性、引用正确性这些目标。特征上通常会混合语义特征和业务特征，比如 query 向量、doc 向量、交叉编码器打分、文档时效性、来源可信度、标题匹配度。训练时常见有 pointwise、pairwise、listwise 三种。pointwise 简单，适合做基础版本；pairwise 更符合排序本质...