小红书LLM算法实习二面 八股盛宴

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本文全面介绍了大模型相关知识，包括大模型（LLM）、提示词工程（PE）、检索增强生成（RAG）、工具调用（Function Calling）、模型上下文协议（MCP） 等，适合零基础小白入门。  近些年，AI 的发展速度越来越快，越来越多的业务开始寻求“AI 赋能”。面对这个黑盒，很多研发人员的反应是疑惑：“我需要学习神经网络算法吗？我要懂 Transformer 架构吗？” 其实，对于非算法人员，我们不需要成为研发“发动机”的算法科学家，而是要成为能够驾驭“赛车”的 AI 工程师.我们无需深究底层的数学原理，但必须洞察它的能力边界，知道如何将这个“黑盒能力”高效、稳定地融入到我们的业务系统中...

全程拷打项目，重点在于：1.数据如何获取和筛选清洗，数据格式，输入输出，MCP的具体使用2.为什么选择Qwen3，某些sft是否必要3.多Agent如何实现协作，Langraph的特性和操作4.问了一点强化学习相关，还不是很熟悉没答太上来5.模型效果如何评测，数据集，评价指标6.Temperature为0时理论上应该可以复现模型输出，但实际上工程实现中并不能完整复现一模一样的输出，问为什么，如何解决？7.如果想要截断某个Agent的输出或者调用的大模型的输出，只保留最相关的部分，如何用代码实现8. 代码：一道hot100原题，排序数组查找第一个和最后一个，秒了