米哈游agent应用算法 实习一面

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 项目拷打2* 项目的数据来源是什么？你是如何确定优化目标的？3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条，是否全通过自动化生成？生成的样本具体是什么样的？举个例子说明一下生成前后的对比4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中，是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑？6* 经过数据清洗后，最终用于SFT的有效数据量是多少？7* 在做微调时，除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法8* 你是如何评价微调效果的？测试集的比例是多少？微调前后的准确率分别是多少？原有的模型性能保留了多少？9* LLM常用的结构是什么？10* 说一下Transformer 的整体结构11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么？。12* 写一下多头注意力机制的数学公式。13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}？其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响？14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中，哪些部分是可以并行计算的，哪些不可以？15* 除了 LoRA，你还了解哪些微调方法？16* 大模型训练通常使用什么损失函数17* 在机器学习基础中，二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数？18* 你了解哪些优化算法19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些？

25级研一在读，211本硕，没有天赋，发不出好论文，也不想读博，之前想着走java后端，现在看感觉java后端也要完蛋了，现在想转agent开发，实习大概率只能在研二下的暑期实习，有没有佬指条明路。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.实习拷打3.检索融合的具体流程是什么？召回后有没有做 Rerank？4.Rerank 后返回几个块（Chunk）？有没有针对这个返回数量做过验证？5.Rerank 后的 TopK 截断是怎么做的？为什么是这个值？有没有其他截断方案？6.讲一下上下文工程（Context Engineering），Agent 的记忆（Memory）是怎么做的？7.请详细讲解分布式令牌桶限流的实现。8.漏桶算法（Leaky Bucket）的原理讲一下。9。滑动窗口算法限流讲一下。如果用代码实现，滑动窗口的结构体会包含哪些字段？10.滑动窗口和令牌桶相比有什么缺点？11.在 Redis 中，你会用什么数据结构来实现滑动窗口限流？12.LRU 缓存的实现原理讲一下。13.布隆过滤器（Bloom Filter）的底层原理和适用场景讲一下。14.MySQL 索引会在哪些情况下失效？15.在使用 LIKE 进行模糊查询时，索引什么情况下会失效？16.MySQL 的事务隔离级别有哪些？如何保证一致性？17.详细说说 MVCC 的实现，ReadView 的生成时机是怎样的？18.在不同的隔离级别下，一个事务分别会创造几个 ReadView？19.MySQL 都有哪些锁？它们的作用分别是什么？20.为什么选择 Python 和 Go 作为技术栈？在处理并发时有什么区别？21.手撕代码：实现反转链表

很多友友不知道怎么校招选国企，朝着这三个目标前进三类值得进入的央国企• 第一类：垄断型国企或政策性银行举例：中国烟草、国家电网、三桶油、三大政策性银行，铁路等。优势：应届生进入后，待遇和未来发展前景较好，不会失业类似公务员。• 第二类：受国家保障的央国企（如军工类企业，中储量，邮政）特点：工作稳定、福利待遇一般，且“不可能失业”。• 第三类：省属市属总部国企机关适合人群：家庭条件较好、追求稳定工作的求职者。优势：工作内容管理为主、待遇尚可，无业绩压力、离家近，“工作生活两不误”。#春招至今，你的战绩如何？##工作经验#