秋招不要焦虑

在家有点闲，接点前端面试辅导，主要面向日常实习和暑期实习。情况介绍：个人秋招收获4个大厂offer，3个ssp和1个sp。主要是对实习面试进行模拟，其他也可交流。

TCP的三次握手与四次挥手？HTTP与HTTPS的区别？HTTP状态码？介绍一下Transformer架构的基本原理？Tranformer的Decoder与Encoder的区别？为什么现在大模型的发展更注重于Decoder？注意力机制的几个参数Q，K，V的含义以及公式？什么是检索增强生成技术（RAG）？开发Agent时工具流是怎么构建的？Java的集合介绍一下？ArrayList和LinkedList的区别？算法题：如何判断单向链表有环？

一面： 1. 自我介绍，讲论文和实习。2. Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。3. 微调方法对比（Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning）。4. 推理加速技术（量化、动态批处理、FlashAttention）。5. 如何优化大模型在长文本生成中的显存占用？6. RLHF中奖励模型（RM）的训练数据如何构建？7. 为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统，如何提升创意性和押韵效果？8. 模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。9. 如何解决大模型API服务的响应延迟问题？一面八股挺多的，问的知识点也非常多，主要考察对大模型的理解，整体来说难度不算大，复习熟记八股应该都比较好答。二面：1. 自我介绍，讲论文和实习。2. LayerNorm和BatchNorm在大模型中的区别？为什么Transformer用LayerNorm？3. 解释大模型训练中的“灾难性遗忘”现象及解决方法。4. 如果微调后的模型过拟合，你会如何调整？5. 如何评估一个对话系统的生成质量？6. 如何用大模型提升网易新闻的推荐效率？7. 设计一个游戏内AI陪玩系统，需考虑哪些模块？8. 领域适配时，如何构建高质量的垂域训练集？9. 你在项目中如何解决数据稀缺问题？10. 模型上线后遇到了什么性能瓶颈？如何优化的？建议：精读《Attention Is All You Need》、HuggingFace文档。如果没有大模型项目，可用Kaggle/开源项目复现（如LangChain应用）。

前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...