27实习深言科技nlp算法一面

攒人品中，纯干货分享项目拷打1. 比较宏观，我在这个项目里收获了什么2. 数据是怎么去重的，如何解决冲突部分3. 检索用的向量检索还是匹配检索4. 如何评价检索结果的好坏，除了acc recall f1，有没有别的指标5. 召回的数量是固定的还是动态的6. 意图理解层怎么做的7. 生成层怎么做的，检索的上下文太长怎么办8. 有无搭建过完整的 agent，memory 管理怎么做的9. 有没有用过ai coding，现场展示一个用ai coding做的事情，这个过程中人做了什么，哪些部分是可以自动化的10. 还用过别的ai 工具吗手撕代码题leetcode100中打家劫舍的进阶版，打家劫舍Ⅱ，把链表变成了环

自我介绍后直接进入项目深挖，无技术笔试，全程围绕 Agent 工程经验展开。Q1：你为何选用 OpenAI Agents SDK 而非开源框架？出于安全合规考量，开源方案是否更合适？核心考点是框架选型的 trade-off 认知。我说明了 SDK 在 tool 编排稳定性和工程成熟度上的优势，同时承认在企业生产环境中确实应优先评估开源/私有化部署方案，以满足数据不出域要求。面试官对"我知道它的局限"这个态度比较认可。Q2：你遇到过需要人工强制中断 Agent 执行的情况吗？如何处理 Human-in-the-Loop？介绍了关键 tool 执行前插入确认节点、置信度低于阈值...

发点面经攒攒人品～算法题：对话历史构造输入一个 List，包含 session_id、turn_id、query、answer 四列输入不保证按 turn_id 有序输出要求：在原始数据基础上增加 history 列，表示当前轮次之前的历史对话内容1.问实习项目2.项目解决的是什么问题3.训练数据来源4.DPO 训练数据格式5.训练时有没有考虑模型泛化能力6.如何解决模型死循环问题7.解释为什么会有模型死循环问题8.压缩向量的具体形式9.更倾向于研究型工作还是面向业务的工作

打开GitHub搜“AI应用”，跳出来的结果是不是都差不多？又一个RAG知识库问答 📚又一个ChatGPT套壳网站 💬又一个LangChain文档加载器 🔧代码换了个写法，README换了个排版，但内核一模一样。更扎心的是：你跟着教程吭哧吭哧做出来的东西，和另外100个求职者简历上写的，几乎没有区别。面试官看多了，审美疲劳 😮‍💨 你也知道这项目拿不出手，但不知道该做什么、能做什么。🤔 为什么市面上的项目都“长一个样”？因为教程教的，都是“标准答案”。教程教你搭RAG → 大家都用LangChain + Chroma + OpenAI教程教你做Agent → 大家都用ReAct模式...