华为机试

一、少量八股1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.kv cache是什么？它为什么能极大地提升推理速度？4.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？5.为什么要用reference model?为了解决什么问题？二、项目深挖1.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。2.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？3.你们有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？4.你是怎么设计agent的记忆系统？5.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？6.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？7.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？8.你简历里的人机协作流程，具体是什么意思？怎么设计人工干预与agent自动处理的平衡？9.human feedback是怎么被agent消化吸收的？有没有用rl进行策略更新？三、业务理解1.有没有做过模型压缩？比如在车载端或低端设备上的推理加速？2.如果量化后理解能力下降怎么办？怎么做精度补偿？3.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？4.如果要做电商agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？5.有没有做过A/B测试？

时隔9年，再次见到高中邻班女神，我已不再是鼠鼠，她也不再光彩夺人，当时满脑子都是中国合伙人里的那句台词，我曾无数次设想与她的重逢，我想她会对我说，我对于你今天的成就感到骄傲。可惜她不是我的初恋，我也没什么鸡毛成就。楼主是某外五县人士，括弧十大贫困县top3，整个县就一个高中一中，考不进去基本与本科无缘，那时的楼主内心又自卑但自尊心又强，高一骑着姐姐驾驶了三年的n手小电车穿梭在小县城的街道上，每天最大的乐趣就是早晨早来一会后不进教室，在外面看似闲溜达，实则等邻班女神来上学，然后行注目礼目送女神回到教室。不知道是不是像阳光灿烂的日子里的马小军一样，记忆总是被我的情感改头换面，印象中她似乎也曾对我也...

如题，HR说面评挺好没什么问题，但是具体面评也没具体讲。

秋招过程中，虽然经历了十几次的面试，但每次面试的时候都还是会紧张到发抖，声音发颤，厉害的时候甚至会起鸡皮疙瘩，有这样的吗