shopee 搜推算法 一面 55min

大家好，我是@程序员花海。最近后台好多同学问我，跟着网上教程把 Agent Demo 跑通了，RAG、工具调用、多轮对话都能实现，为什么一投简历没回音，面试稍微深挖一点就接不住？今天不聊通用学习路线，也不堆砌专业名词，就以我司做 AI Agent 的真实日常，跟大家掏心窝讲实话。企业里正经落地的业务级 Agent，和大家自己在家跟着教程写的 Demo，根本不是一个层级的东西，逻辑、标准、侧重点完全不一样。先说实话，绝大多数同学自学做的 Agent，只能叫可运行 demo，离公司线上真正能用的业务系统，差得不是一点半点，是整套工程化思维和落地标准的鸿沟。先说下很多人自学做 Agent 的常态。找...

真没招了，没人要

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...