作业帮的笔试真的是做过最简单的，像是三道简单题，20分钟a完了

第一部分：自我介绍第二部分：深挖简历（从来没碰到过挖的这么细的）第三部分：能力考察第四部分：反问环节1.在风控报警机器人中你做了什么？2.怎么进行功能迭代的？（上线前）3.怎么量化结果？4.项目过程中都和哪些部门对接？遇到分歧怎么处理？5.写prompt的流程？有什么经验分享吗？会用ai去写吗？6.你觉得做的最好的项目是哪个？为什么？有什么做的不好的地方吗？再给你一次机会你怎么做？7.对报警的结果有去考虑过他的真实性吗？（答：那是运营的工作）追问：你搭的工作流你不去看吗？8.公司自研平台用的什么大模型，prompt不对没考虑过是大模型的问题吗？1.了解rag嘛2.1️⃣最近ai飞速发展，你怎么看？有体验过什么最近新出的功能吗？（回答用了open claw）2️⃣追问open claw相比于其他的ai，有更好吗？缺点是什么？3.对工作流、prompt，skill的理解以及三者的关系4.都是ai相关的，有做过平台产品吗5.为什么考虑这个工作机会？为什么选智能客服？

最后一题暴力过了0.2，第二题只有95%。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1 项目拷打2. 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 的局限性具体体现在哪些方面？3. 简要介绍 SFT 的核心流程，以及如何制定数据集的构建策略？4. SFT 之后常见的 Post-Training还有哪些？它们各自的设计目的是什么5. 什么是RAG它提升生成质量的核心原理是什么6.RAG与传统的检索 + 模型生成流程有何不同7.如何构建评估体系来验证一个RAG系统是否真正Work？8.PPO和DPO在对齐阶段的主要区别是什么？9. 在进行DPO训练时，通常有哪些关键的注意事项？是否了解过GRPO10.在Modular Agent中，多步规划是如何实现的？11.针对多个工具的调用链路，你的调度策略是如何设计的12. Agent 评估体系包含哪些核心维度？如何量化衡量Planning能力与Hallucination Rate )？13.在微调Qwen模型时，你是如何确定训练阶段和 Loss Function的？14. Prompt自动推荐模块应用了哪些优化策略？是否尝试过Prompt压缩或Embedding表示的方式？15.假如Agent推理链路包含3个工具且请求频率极高，导致系统整体延迟较高，你会从哪些维度进行优化？17.在记忆系统中，意图识别 承担什么职责？18.Embedding的维度选择（如 1024 维）是基于什么逻辑？为什么不选择更高或更低的维度？19.Qwen-4B的Embedding是如何实现的？其模型框架是否属于 BERT 系列？20.Qwen-34B的Rerank是如何实现的？21.Attention机制中的Q, K, V矩阵具体是如何通过输入变换得到的？22.Attention公式中除以根号d_k的作用是什么？如果不除以它，是否有其他替代方案？23.请详细解释Multi-Head Attention ，并指出它目前存在的主要问题24. 如何解决多头注意力机制计算开销过大的问题25. 什么是 RoPE ？它核心解决了什么问题？26. 在 Memory  系统中，如果输入文本过长，常见的工程处理策略有哪些？