一面： 介绍第一个项目，打断问一些细节脑机接口是如何做的，如何处理时序数据的Ai coding一般怎么用介绍dpo、ppo、grpo介绍Dify平台介绍Ms-swift平台Flash attention原理手撕：对着屏幕用pytorch实现一个神经网络，平常用ai多了，这里基本上只写出个大概感受：面试官很温柔，问题也中规中矩。只是我的代码能力退化太多了，后续也需要锻炼。后续：没想到五一后给了二面邀请二面：自我介绍介绍第一个项目，打断问我如何训练模型学会论文翻译的风格，我往数据集构建上去答的问我第二个项目的query和论文总结是如何匹配搜索的，我说这方面还没有完全实现，主要是做蒸馏，然后开始介绍我的蒸馏因为我讲道自己有脑机接口的经验，让我介绍脑机接口具体是如何做的面试官说强脑科技的创始人是他校友，让我评价强脑科技开放题：如何训练一个信贷系统，输入个人信息，可以输出意见和额度。我说拆分成两个模型，然后分别训练，数据集是如何构建的等等。反问感受：面试官思维很敏捷，也很亲切，体验很好，就是在回答的过程中意识到自己对大模型的整体认识还局限于项目上，需要多了解前沿和加强基本知识的学习

刚面完，因为技术岗只要求自我介绍英文，由于BOSS去其他工厂出差会议，全程线上参加，由部门经理1v1面试，整体聊的还算可以，但是需求和现在的工作有一些偏，面了一个半小时，最后和我讲一到两周会有结果，感觉凉凉，感觉针对专业看的真的非常重要，关于项目问的会比较多，而且问的特别细。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1- Agent 里的工具调用是怎么实现的？2- 用 LangChain / Agent 框架时，一般要配哪些东西？3- ReAct 是怎么用的？4- ReAct 有什么缺点？5- ReAct 的成功率怎么看？6- 你用 ReAct 做过什么任务？7- Plan-Exec 要解决什么问题？8- 调 prompt 有什么规范？9- 你调 prompt 遇到过什么 case？10- 最近看过哪些前沿框架 / 记忆架构？11- 你在记忆上有什么实践？12- Skill 和上下文管理是什么关系？13- 协程和线程区别是什么？14- 协程中断和线程中断的区别？15- Go 的 GC 做过什么优化？16- GC 暂停时间一般多少？看过指标吗？17- 数据库索引为什么用 B+ 树？18- 堆的底层存储结构是什么？19- channel 里有锁吗？实现看过吗？20- 有缓冲 channel 用在什么场景？21- 什么场景会出现 goroutine 泄漏？22- 什么场景会用协程池 / worker pool？23- 手撕 LC 33

努力拥抱AI中…1. 项目拷打1• 多智能体（Agent）框架中，各个模块的具体分工与协作机制是什么？2• 核心模型/算法对比的 Baseline 是什么？3• 项目最终的准确率指标如何？具体的实现步骤是怎样的？2. 计算机基础 / 八股文1• 进程与线程的区别？2• 多线程访问一个变量会出现什么问题？如何解决？3• 死锁发生的条件是什么？4• Python 中如何实现异步？有没有锁？5• 经典网络八股：一个网络请求发出去，到内容显示到用户界面上，经历了哪些完整过程？3. 手撕代码• 题目：反转链表（经典基础题）。