整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 实习拷打2. 项目拷打2.1 现在复盘一下，有哪些可以优化改进的点2.2 问知识图谱构建和维护怎么做，困难点有什么？3. 场景题3.1 问到了他们正在做的场景3.2 文档撰写的速度可能跟不上产品迭代的速度，怎么搭建agent来解决这个问题？4. 对agent的了解，context engineering和现在的harness engineering 的区别，平时用小龙虾来做什么，claude code怎么做记忆管理，做梦机制是什么？没有手撕

第一次二面，面试官依旧情绪价值很足，只可惜每到面试的时候才发现项目准备的还不够，手撕部分sql忘完尬了好长时间，算法用回溯暴力解了。 前面是专业和实验室项目的一些问题。SSE 与 WebSocket 有什么区别？为什么在这个场景选择 SSE？在项目中采用策略模式和模板方法模式，各自的用途和目的是什么？缓存预热、布隆过滤器、分布式锁分别应对什么场景和问题？查询场景下会有并发安全问题吗？分布式锁能彻底解决并发安全问题吗？分布式锁的超时时间如何设置？什么情况下需要做分库分表？单表数据量达到多少时 IO 次数会增加？原因是什么？高并发但数据量未达到分表阈值时，是否需要分表？高并发下数据库应如何应对？主...

30mins1.介绍一个你感觉收获比较大的项目2.Spring AI、Langchain、Langgraph的区别3.怎么测的RAG的效果4.Tramsformer的自注意力机制5.激活函数了解过吗，介绍一下6.Java工程和Agent工程的对比，你觉得有哪些区别，有哪些要注意的点7.最近在学什么新的技术8.阅读资料一般去什么网站

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.讲一下 Transformer 架构原理以及最新进展2.介绍 Transformer 后续发展的两个流派：Encoder 和 Decoder3.为什么现在的大模型都是 Decoder-only4.讲一下实习工作5.怎么量化可视化 Prompt 对决策能力的干扰权重6.如何判断是可视化 Prompt 内容影响决策，还是 Prompt 太长导致注意力涣散影响决策7.怎么设计实验验证这个问题8.讲一下正负样例是怎么构造的9.训练集是怎么构造的10.训练过程中有没有遇到训练后效果变差的问题11.遇到问题后怎么解决12.如何理解压缩专家向量13.讲一下怎么做分阶段训练14.为什么要分阶段训练15.开放性问题：如果训练一个 AI Coding Agent，是端到端训练还是分阶段训练16.讲一下 GRPO、DPO、PPO 三种算法，以及各自适用场景17.开放性问题：如果要训练一个数学推理的小多模态模型，同时有一个纯文本推理能力强的大模型，你会怎么做蒸馏18.如果没有图片，只有纯文本，怎么设计训练方案19.让你设计一个AI Coding Agent 你会 怎么设计20.后续怎么去评测这个 Agent