腾讯音乐笔试

1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

大家帮我看一下我的简历，真是没招了，2026听劝版~

拼多多测试一面，

1.介绍团队是干什么的2.问笔试题目，没做出来的都问了一遍。3.问prompt:(1)看我a了37.5%，问我知不知道如何改进？(2)prompt工程一般怎么写？(3)你说到可以给输入输出案例，落到底层原理上大模型是怎么做的？(4)你说到可以给定“按json输出”，如果我拿到的结果不理想(非json)，你觉得如何改善(5)你说可以使用** content **来加强引用，具体到底层大模型如何识别的？4.如果一个用户反馈大模型给的不准，你如何排查？5.了没了解过deepseek的深度学习，它的具体详细的思考过程是怎么样的？6.看到我写了RAG(1)RAG是什么时候出现的？(2)了没了解过抖音、谷...