无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～项目拷打CLIP部分1.CLIP的结构+一个batch里面混入了相同的图片，也就是说一个正样本被当作一个负样本，但它实际是一个正样本，怎么去解决和避免这些问题?在训练或者说Loss层面2.CLIP可以做分类吗?通过对齐的方式做分类你觉得是可行的吗?3.图像输入给大模型，解码输出文本，这样的对齐方式和CLIP有什么区别?这两种哪种是未来趋势?偏八股部分1.COT有了解过吗?结构化的输入/few-shot 为什么会有帮助?(模型层面)2.有了解过哪些大模型?BLIP2的三个loss介绍3.现在大部分的结构不采用Q-former，而用MLP，是为什么?那为什么之前不用MLP，而用Q-former?4.一个多模态模型，它的视觉和文本编码器的参数量大小有什么配比的逻辑?5.一个5乘5的卷积，它可以由几个3乘3的卷积串联来替换，从而减少计算量但保持感受野不变?6.分类任务需要很多标注样本，但是现在想在少量样本的情况下，实现新增任务的效果，如何实现?不希望通过大量数据做微调手撕：经典力扣 全排列

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虾皮实习hr面挂了，哎，不理解