攒攒人品！ 1. 项目拷打2. 多模态大模型有什么了解3. Agent skills4. 怎么加强大模型记忆机制5. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计6. SSE的局限性7. lora效果不好怎么办8. RAG动态知识更新9. 大模型项目遇到了什么问题10. lora的缺点，改进方向11. 复杂任务执行准确率提升的评估方法12. 多轮对话的实现方案13. RAG评估方案14. 了解过市面上有哪些智能体agent吗15. 介绍一些AI大模型16. MCP和Function Calling

大家好，我是@程序员花海_,今天来解析一套牛友投稿的面试题。1，自我介绍2，项目拷打3，单点登录是什么，怎么实现？4，知道权限管理吗？RBAC？5，工作流怎么使用的？如何不修改代码适应多种需求？6，es深度分页7，支付怎么防止重复支付8，什么是微服务9，设计一个电商系统的微服务10，分布式事务怎么实现的？11， 分布式文件系统用的是什么？有什么问题？12， 订单支付用了哪些第三方？手撕，小于n的最大数整体来看，这套面试题业务与技术并重，既考基础概念，又考场景设计，还附带算法手撕，对知识广度和深度要求都比较高。准备这类面试时，一定要提前梳理好项目细节，把单点登录、权限、分布式事务、支付幂等、微服...

祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.你们这里说的分层混合编排式 Agent 架构设计是具体怎么做的3.我问一个就是你们在Routing那里，你会根据难度去做不同的一个处理，对吧？那你们这个难度是怎么划分的呢4.你刚才提到就是说，比方说如果刚开始有动态升级的一个范式，就是比方说这个任务刚开始被分配到了7B但是如果它在生成的过程当中，置信度或者说生成的结果它的置信度比较低，你们这个置信度是怎么生成的呢5.你们大概配备了多少个工具6.以风险评估为例，你们的输入输出分别是什么呢7.你的字段是什么8.比方说你说的收缩压这个字段，在用户的问题当中可能不会有这样的一个检测数据。那这种情况你们是怎么来处理呢9.我看到你这里有说在引入了应用层的MOE按照任务动态的激活专家路径，这个具体是怎么实现的呢10.这里就有个问题，我们针对不同的科室去训练一个微调专家，那你们是你们怎么训练的呢？怎么针对于不同科室去训练的，第二个问题就是逻辑上你们这个专家数量可不会少，然后你们的工作量会比较大，这个问题你们又是怎么解决的呢11.你们最终大概是用了多少个专家12.每个大概训练的数据量是多少呢13你们的这个70b模型用的是自己？从头开始预训练的吗？还是用的开源的14那你们医疗数据你们医疗数据的主要来源是在哪里呢？

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？