1，介绍RAG流程；介绍对编码模型的了解、原理、优缺点；如何评估编码模型的能力2，RAG有哪些分类；多模态RAG有哪些实现框架；伪多模态RAG和多模态RAG分别怎么实现，有什么区别；CLIP可以用于哪一类多模态RAG，为什么3，RAG怎么评估，RAG评估体系中最重要的是什么4，传统RAG有什么痛点；介绍GraphRAG，GraphRAG的难点是什么；GraphRAG如何应对增量场景5，介绍微调负责的工作；大模型微调最重要的是什么6，后训练有哪些方式；微调有哪些方式，分别是怎么做的；LoRA原理及参数量7，介绍DPO；DPO与PPO的区别8，介绍一些Agent的实现框架；这些框架有什么区别；LangGraph适用于什么场景；LangGraph构建Agent的方式有哪几种9，场景题：客户输入一个软件或网页界面截图，如何通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用（？？？说实话没太听懂），输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框如何区分10，算法题：2n+1个数，两两成对，找出单独的那个数

主包2本9硕，学了一年Java开发，有一段比较长的大厂后端研发的实习，现在大模型太火了，有点儿想往大模型方向转，实验室基本都是就业向，发不出论文来，所以基本只能考虑大模型应用开发。有深度学习基础，研究方向也是大模型相关的，现在开始从头看那些什么langchain，langgraph的视频，感觉太浪费时间了，想直接通过项目去学习，有uu推荐rag和agent相关的项目吗

27届学院本，已经有微服务项目了，数据库中间件八股也背了百分之五十，就差jvmjuc和spring了，求各位牛爷爷拷打一下简历，顺便给个建议继续学还是转测开或者ai agent开发

1.热门、分类、高分三个任务是互斥的吗?有没有做过测试，看热门和高分之间的gap，因为有些热门电影和高分电影有很大的重叠2.DeepFM中的FM和人工特征交又有什么区别?DeepFM在工业界很少用，因为特征交叉的数量太多了，应该怎么处理?a.模型比较老，现在工业界基本不用FM，因为特征交叉得到的特征太多了，一般都是魔改3.几个数据集的大小是多少?4.Gradnorm的原理是什么?工业界一般不这么用，因为这个gradnorm比较trick5.为什么使用RO-KMeans?因为RO-VAE会疯狂坍塌，坍塌现象很严重，所以只能使用RO-KMeans来做。可以看看其他生成sid的方式:a.比如第一层直接按照类别分类，之后再使用均衡KMeans6.为什么使用CLIP来实现多模态?选择CLIP的原因?手撕:Hot 46.全排列 [1,2,3]有多少种全排列?Hot 56.合并区间