时间线： 8.30 一面9.5 二面9.9 三面9.10 HR电话简单聊了下感觉猿辅导的进度还挺快的，国庆一过完发了意向，前面三轮技术面的很多细节有些记不清楚了，总结下来主要有以下吧：agent与react这两种范式的有什么区别？什么时候该用谁？RAG怎么构建索引的？上下文超出模型分析窗口怎么办？长短期记忆怎么构建的？如何解决模型幻觉问题？大模型的底层了解多少？logprobs怎么用？langchain使用过程中遇到过哪些坑？如何构建agent的评测系统？对agent进行准召率的计算口径怎么设置的？用llm作为评估器的话，这种用概率模型评估概率模型，怎么确保评测的可靠性和稳定性？提示词调优有什么优化思路？手撕已经忘记了，反正都是leetcode上面的原题。

1. 自我介绍。2. 实习项目深挖： * 详细介绍一下你实习时做的那个系统是怎么实现的？ * 比如系统设计、你那个看门狗机制具体是怎么监控 Jar 包状态和实现异常恢复的？ * 聊聊你项目里的微服务模块是怎么设计的？比如 XLJob、RabbitMQ、Seata AT 的应用。 * MongoDB 的查询语句是怎么写的？3. Redis： * Redis 有哪些常用的数据结构？ * 常用的命令能都说一下吗？比如怎么删除 key，怎么查 key 是否存在，怎么设置过期时间？4. 问题排查： * 如果更新数据库时，你发现本地 MySQL 改成功了，但服务器上的没变，你会怎么排查这个问题？ * 了解...

一面 1.Bert原理2.LLM中常用的激活函数有什么3.Attention有哪几种位置编码有哪几种4.有个圆的半径是1计算圆内任意一个点到圆心的距离的均值5.每包干脆面里有一张英雄卡 已知英雄卡共有108种，平均买多少包干脆面可以集齐所有卡手撕:课程表二面1.为什么现在mlp的激活函数都用relu 为什么不用sigmoid/Tanh ?2.怎么能把序关系学得更好3.AUC 、回归类AUC 物理含义和计算方式4.Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别5.Prenorm和postnorm是什么区别手撕:最长有效括号三面1.如何在加入特征以前就判断特征的加入是否会提效2.两个重复的特征输入给模型会比只输入一个好么从数学角度具体分析3.样本类别的不均衡会导致模型学不好少数类样本要怎么去解决呢4.你的模型最重要的特征是什么 你怎么分析出来的

1. 请用30秒自我介绍，突出与你“数据分析师（出行场景）”岗位最契合的三点能力。2. 你如何概括滴滴当前多元出行生态（快车/拼车/两轮/公交/货运）中的数据价值链与核心壁垒？3. 描述一次你用SQL+统计分析解决真实业务问题的经历（突出目标、方法、结果、复盘）。4. 假设近一周新客首单转化率下降，你的第一轮诊断框架会如何分层与优先排查？5. 如果要搭建“城市级供需匹配效率”指标体系，你会设哪些一级/核心指标及其计算逻辑简述。6. 当实验组提升了2.5%的下单率但样本量尚不足，你如何判断是否继续观察或提前收敛？7. 你如何向非技术同学解释“因果推断”与“相关分析”的差异，并举出在出行定价策略中...