Like tree, like fruit.羊毛出在羊身上。

1. 你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2. 构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？3. 微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。4. DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？5. 你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-c...

眼里要有光啊同学们，实在不行就弄个美瞳戴着吧，找工作是大事

体感最难的一次面试，全程被拷打(应该是公司风格，感觉面试官人还行但是没开摄像头)40分钟coding 40分钟拷打简历1.线性回归/kmeans概念，手写线性回归2.torch手撕MLA(没写出来)3.问项目，sft/rft怎么做的，提问数据集细节4.DAPO (项目中提到)做了哪些改进5.多模态模型的thinking能力训练相比纯文本的 thinking训练有什么不同6.你们训练视觉thinking的COT哪来的(答:用开源数据集/sota模型蒸馏)，追问那他们的视觉cot怎么训练出来的(答:先训练文本llm，再对齐视觉vit，然后再从通用领域做rft可以泛化到垂域;