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发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗？2.Agent 内部具体的实现可以再详细介绍一下吗？3.MCP 是把自然语言转成预置查询类的工具吗？4.操作内部平台时，工具会去操作吗？5.系统测试完成后，准确率怎么评估？6.用 20% 数据作为测试集，是模型跑 case 后人工评判准确率吗？7.如何对答案进行轨迹级评分？8.目前系统的准确率是多少？9.项目后续继续优化的话，有哪些优化思路？10.现在系统最核心的问题是并发问题吗？11.准确率还有提升空间吗？12.模型输出不符合预期时，prompt 会有问题吗？会调 prompt 吗？13.有考虑过做 SFT 和强化学习吗？14.目前 RAG 具体的实现是怎么样的？15.如果用 Redis 的缓存，会在哪个阶段去做？16.Redis 为什么在高并发情况下表现得比较好？17.什么场景下会用多线程？18.RAG 作为知识库检索，和把知识库放到 ES 上让模型调用 MCP 接口有什么区别？19.若自己实现包含 ES 检索和向量检索的搜索接口，和 RAG 有什么区别？20.Redis 和 MySQL 在使用场景上有哪些区别？21.B + 树是怎么样的结构？22.B + 树和红黑树的区别是什么？MySQL 用红黑树效率会更好吗？23.1000 万条数据用 B + 树存储，树的高度大概是多少？24.场景题，给定一个实时输入流（随时可能停，无法全量存储），如何等概率选取 5 条记录？手撕：两个有序数组，O（logN）求合并后第k大的数

1. 自我介绍2. C++11 之后你常用的新特性有哪些答案：比较常用的有 auto、nullptr、右值引用、移动语义、lambda、thread、mutex、condition_variable、atomic、shared_ptr、unique_ptr、constexpr、范围 for、unordered_map。如果放到工程里，最常见的收益主要有三类：一类是简化代码书写，比如 auto、lambda；一类是提升资源管理能力，比如智能指针和 RAII；还有一类是标准并发库，让多线程开发不再完全依赖 pthread。真正答这题时，不用把特性背得太全，挑几个自己确实用过的讲清楚更重要，比如移动...

27届实习简历求助，主要想ai开发方向，请大佬们锐评指点

抖音基础架构团队1.自我介绍问实习：2.提示词模板是怎么构建的？3.单Agent还是多Agent的？子Agent任务是什么？4.分支覆盖率是怎么统计的？原理有没有了解过？代码插桩具体是怎么实现的？5.对于代码解析有没有前置分析？有效性判断怎么实现的？未来让你来优化这些指标你会怎么设计？6.有没有思考过哪些代码会让模型生成的代码准确度和覆盖率降低？这些用AST和LSP都生成不了单测的代码如何过滤？7.mock是怎么实现的？问项目：8.多维度的查询改写是什么？改写的时候遇到需要用户参与补充信息时怎么设计？技术上怎么实现？9.并行化意图识别是什么？为什么要并行化？如何实现的？10.讲一下项目里召回的流程11.对于上下文工程有什么经验吗？有没有做过to do list？为什么这样会让模型更聚焦，怎么实现的？12.skills的原理有没有了解过？怎么实现的？问八股：13.LLM的底层原理有没有了解？输入给模型的是什么？14.self attention怎么实现的有了解吗？为什么要分成QKV，怎么计算的？同一个token向量是一样的吗？15.python有没有多线程？为什么要有GIL，有没有了解过？多线程的锁都有什么？lock和Rlock有什么区别？16.信号量的底层是怎么实现的？17.cpp编译链接流程有没有了解？编译分哪些步骤？手撕：18.岛屿最大面积19.反问