攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.问项目有什么成果?交付物?2.模型选型?各模型优劣势?如何测评?3.prompt迭代了几次?有没有哪次迭代印象比较深刻?做了什么动作?4.介绍另一个项目5.有什么难点?怎么处理的?6.意图识别准确率怎么保证?7.图像生成的badcase怎么处理？怎么样判断图像生成满意度，如何计算?什么样的图像是不满意的?反问业务重难点

1. 自我介绍2. 如何在工程上实现兜底机制？具体到代码层面怎么做？答案：兜底机制不能只写一句“失败后重试”，要按失败类型分层。模型层可能超时、限流、返回格式错误；检索层可能无结果、召回低相关；工具层可能参数错误、权限失败、下游服务不可用；生成层可能答案无引用或不符合 schema。不同错误要有不同兜底，不能统一重跑。工程上我一般会做三层兜底：第一层是重试，比如超时、临时网络错误可以指数退避重试；第二层是降级，比如大模型失败就切小模型，rerank 失败就用召回分数排序；第三层是安全返回，比如证据不足就拒答，工具失败就返回部分结果和失败原因。对于有副作用的工具，不能盲目重试，必须加幂等 key...

感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.实习拷打2.Agent和模型方面你更倾向于什么？为什么在实习还在考虑其他公司？3.问GUI-Agent项目：背景是什么？为什么这么做？单用SFT不行吗？online的方法是什么？GRPO在这里面起什么作用？你的奖励函数是怎么设计的？为什么这样设计？后续的版本是怎么做的？衰减因子没有考量一下长短链路的问题吗？为什么用2B的模型，其他模型效果应该是可以解决的？图标分不开的情况如果是通过数据层面去解决有试过吗？有考虑过直接做前后状态判别的惩罚解决你遇到的reward hacking问题吗？GRPO有几个模型？损失函数知道吗？reference model具体的作用是什么？4.你遇到过大模型输出的时候复读机的情况吗？代码：判断复读机情况，最后一次可以不算进去。5.平时有用哪些AI工具？有自己写过Skill吗？6.DPO真的有解决你遇到的问题吗？还是那你认为DPO能否解决复读机问题呢？你怎么看SFT和DPO？

🏁先说重点：别再只刷LeetCode了！而且另外考试也变成了固定场次固定时间OD机考已经变成：2道业务场景题+ 1道算法题（还是中等偏高难度）；现在150分比较容易，高分比较难滴！我拿了几个近期满分候选人的复盘，下面直接给干货👇一、业务场景题长啥样？🐶 举个例子（脱敏版）：给你一段nginx日志，要求用Python/Java统计每个IP的访问次数，并输出出现次数最多的前3个IP，如果次数相同按IP升序。考点：正则提取 / split解析字典计数 + 排序边界处理（空日志、格式异常）🤖 另一个例子：设计一个简单的任务调度器，输入(task_id, start_time, duration...