研一，目前在一个小小厂实习，工作强度比较低，在投中大厂简历一直约不到面试，是这段实习脏简历还是看我才研一的原因。感谢大佬指点一下我需要努力的方向。

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. wrrf与bm25的权重配置2. Rag系统中端到端满意度的评估方案（为何不在检索生成阶段分别评估）3. Rag意图理解query改写与routing机制如何实现4. Dpo中数据配比，对grpo理解，为何不用grpo5. 多agent框架理解，skills的优势在哪。6. 数据飞轮如何实现来迭代调优7. 精排阶段为何不用更优的reranker模型（推理性能资源有限，后续迁移到reranker模型加蒸馏）8. leetcode 简单动态规划

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.语义漂移吗？如果遇到罕见病，模型产生‘幻觉对齐’导致误操，有没有方案去做兜底3.在医疗决策里，‘兴趣’是伪命题，‘合规’才是核心。用常规的DIN是做用户兴趣建模，但把DIN 里的激活单元改成了双线性交互这会不会导致模型对‘强特征’（如过敏史）的敏感度被‘软语义’稀释？4.知识库里既有权威指南又有脱敏病例。当这两者发生逻辑冲突时（比如新版指南否定了旧病例的方案），路由机制是怎么做确定性仲裁的？5.说的算子融合具体是怎么做的6.做生成式推荐重构，LLM虽然语义理解强，但天生带有选择偏见（。在冷启动场景下，怎么保证模型生成的物料序列不会陷入‘信息茧房’？7.手术机器人的环境是很复杂的，比如它组织形变是不规则的。你提到的不确定性感知），具体是基于传统的卡尔曼滤波还是基于大模型的分层鲁棒控制？当模型预测的8.动作序列与传感器实时反馈发生显著偏离，怎么实现毫秒级的安全制动9.用Pseudo-ID做时序追踪，但如果攻击者通过多维病理特征进行逆向重构，Embedding层做了哪些差分隐私处理10.手撕：Transformer block实现

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.项目拷打2.实习拷打3. 多轮对话超长上下文如何训练4. 上下文记忆策略5. Skills读取超长sop的优化有哪些trick