攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2. 你有了解过知识库大概是怎么搭的吗？3. 知识库切分有哪些切分方式你了解过吗？4. Prom拆成4~5条是不是要执行4~5次大模型？5. 4~5个query同时查询拿到结果后，会从结果里再筛选吗？6. 百度AI搜索系统用的模型是哪个？7. 内存倒排索引的key是全匹配，命中率会不会特别低？8. 多模态的内容可以讲一下吗？9. 灰度切流加在线双跑中，在线双跑是接口拆分到两个服务还是一个服务拆两个接口？八股1. 你了解Transformer架构吗？知道RNN吗？1. 红黑树 B+树 搜索树 HNSW算法手撕：最长连续序列

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...

刚好晚上吃饭的时候闲来无事，随笔记录一下来MiniMax实习3个月的真实感受，给正在看机会的兄弟们一些参考：关于技术氛围：怎么说呢，这边确实能接触到比较核心的东西，而且有着大厂没有的“高速”，比如我第二周就开始跟着调优M2.5的代码了。记得当时在做模型“自我修正”能力的优化，我提了个想法：能不能让模型遇到编译报错时，模拟编译器思路走一圈？mentor听了没含糊其辞的让我只关注他安排的工作，而是直接说“你做个Demo试试”。然后我就去做了，最后效果还行就被采纳了，说实话很有成就感。之前在别的地方面试时，很多面试官画的饼比这大多了，但来了之后发现根本碰不到核心业务。这边至少让你真动手，不只是听概念。关于Mentorship：我的mentor人挺实在的，但是指导方式.....emmm怎么形容呢，不是那种手把手教的类型，应该算是引导型？分享一下我们的日常给大家感受一下，有次我为了赶一个Agent工具调用的demo，写了一堆if-else，自己都知道写得烂。Code Review时他没直接说我代码写的烂（虽然是事实），而是跟我聊：“咱现在写的每行代码，以后都可能变成M2.6甚至M3.0的训练语料。”然后他花了一下午重构了代码，引入工厂模式，还顺便给我讲了讲大模型底层MoE路由的原理。刚开始我觉得重构挺浪费时间的，但后来想想确实帮我理解了“为什么这么写”比“怎么写”更重要，算是被带着上了一课。关于工作方式：这边节奏不算轻松，但卷的方向比较明确。API额度确实不设限，但我发现也没人真去“刷”ArXiv……主要还是先把分配的活干完。干完了可以自由安排时间，去看论文、琢磨优化都可以。同事之间氛围还行，有问题直接问，不用绕来绕去。扁平化这个点虽然被说烂了，但确实不用天天写周报（感动）。总结：在MiniMax这里，整体感觉就是：你做的事能被看见，想法能被试，愿意学也能学到东西。对想踏实做点事的同学来说，是个不错的地方。今天就分享到这里了，继续肝大模型去了。

面试官问你：agent系统中，工具调用失败怎么办？以及之前可能铺垫了哪些问题，串讲！引入“工具”的过程1.什么是agent，他的组成部分有哪些？2.为什么要引用工具，单纯的大模型不行吗？3.工具给大模型扩展了怎么样的能力？4.了解Function call吗？5.了解MCP吗，说说MCP的组成？6.看来你都了解 说说Function call，MCP，工具之间的区别？7.最近很火的skill，你跟Function call，MCP做过对比吗？8.看来你都做过对比，说说skill有哪些特性吧9.看来你都了解，说说mcp和skill哪个上下文占用比较大10我去这些你都知道，那你知道怎么写好一个工具...