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巧了我也是是
04-23 22:40
门头沟学院 Java
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中兴agent开发日常实习一面
攒攒人品!
无手撕
1.实习拷打
2.介绍项目
3.拷打项目
4.mcp和skill
5.有没有写过skill
6.langchain和langgraph区别
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04-25 18:51
已编辑
华东师范大学 算法工程师
银四结束,面不动了
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
绿糖滑稽:
携程这什么雷霆流程时长
我的求职进度条
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04-24 12:01
门头沟学院 Java
字节面试官问:什么时候工作流就够了,什么时候才该上 Agent?
字节跳动,某 AI 平台组二面。面试官给了一个真实场景:客服系统每天处理上万条工单,团队想用 AI 接管一部分。候选人答了十分钟,核心观点是"agent 更智能,应该直接上 agent"。面试官追了一句:"你的 agent 调试周期是多久?如果工单处理延迟翻倍,业务能接受吗?" 这道题看似在问技术选型,实际在考判断力:你有没有能力在"能做"和"该做"之间划线。 二、大多数人怎么答的 最常见的回答是:"这个任务有多个步骤,需要调 API、查数据库、做判断,肯定得用 agent。" 问题出在一个...
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04-24 16:15
门头沟学院 Java
阿里 AI Agent应用开发二面 1h
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目:项目里如何解决图文模态对齐问题?如果图纸在文本中没有描述,模型如何通过视觉特征召回?Milvus中使用了哪种索引算法?针对术语的语义偏移,除了混合检索,有没有试过对Embedding模型进行微调或使用Adapter?3.拷打第二个项目:如果外部测评工具返回的原始数据格式与LLM预期不符,如何实现自动化映射?当向量库检索出的长期画像与当前会话状态有冲突时,你的系统如何应对?如何防止模型回复过度依赖检索内容而变得生硬,影响共情?4.相比于CoT,ReAct在模型与外部环境交互时解决了什么问题?5.讲一下大模型进行Function Call的具体流程?如何将语义转化为结构化参数的?6.在开发中,你怎么判断任务该用Workflow还是自主决策的Agent?7.讲一下Agent的长短期记忆,在长对话中如何实现上下文的动态压缩和遗忘?8.在Agent系统中,RAG检索到的外部知识是如何喂给模型并防止干扰的?9.什么是Rerank?在检索链路中它对Agent的决策准确性有什么影响?10.当单Agent面对长任务时,引入Multi Agent的优势是什么?11.Multi Agent中,Router节点是如何决定任务该分发给哪个子Agent的?12.什么是Human-in-the-loop?在Agent系统中如何设计人工审批断点?13.如何量化评估一个Agent系统的好坏?14.除了生成质量,还应该关注哪些维度的指标?15.对于Agent多步推理带来的延迟问题,有哪些优化方法?16.随着大模型上下文窗口的扩大,你认为RAG会被完全取代吗?
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04-22 17:08
广西大学 算法工程师
AI Agent常考面试题汇总- LoRA篇
1. 什么是 LoRA?LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation,核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵,而是冻结预训练权重,只额外学习两个低秩矩阵,用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是: W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵,而是写成: ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成: h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么?LoRA 的基本假设是:大模型在迁移到下...
AI-Agent面试实战...
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04-24 18:13
南京大学 Java
不想找实习了
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实习哪家
接好运
忍耐王
项目细节
MCP啥意思
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