好的牛马会记下自己的自己打工的日常

面试很难，还是要多多练习，攒人品中！1、做RAG项目的时候，是怎么评测效果的？有哪些评测维度，具体用到了哪些指标？2、项目里的数据集包含什么内容，数据来源、数据格式是怎样的？3、如果让对RAG的相关度和回答效果做优化，有什么思路？有没有更体系化的优化方案？4、有一千条数据，需要做求和处理，这种数据处理场景怎么设计实现？5、RAG的性能怎么提升，有没有实际的优化思路（工程层面或算法层面）？6、项目里的上下文是怎么处理的？上下文过长、冗余等问题有什么优化方向？7、Agent的长记忆和短记忆之间，怎么做到协同工作的？两者的衔接逻辑是什么？8、有什么思路能让自己做的Agent更智能？手撕代码全排列

求问！考研下岸，打算参加春招，我这个bg能进啥厂，或者需要搞点深度项目再投吗

大佬们，我想问问，如果写了一个用了ai agent的项目，需要背相关八股嘛，Java后端面试问的多吗？如果要背，有没有合适的ai agent八股网课或者网站推荐啊😥，救救我救救我救救我救救我救救我

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1. 请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2. 如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3. LoRA 微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4. KV Cache 是什么？为什么能极大地提升推理速度？5. RAG 完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6. 微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7. 在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？如何保证实时性？8. 训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9. 在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10. 大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？