百度agent开发实习一面凉经

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目怎么做的，用了什么技术2.单一Agent还是多Agent3.Agent里面有几个工具4.为什么不用大尺度模型或者新的模型，怎么考虑5.数据怎么构建的，怎么评价数据的质量6.强化学习中遇到了什么问题，因为强化学习很容易训崩，怎么解决7.都是通过规则约束吗，没有中间过程的约束吗，要设计中间奖励8.每一部分得分是多少，怎么计算这个得分9.大模型多模态有了解吗10.介绍一下子注意力机制11.为什么除以根号d12.grpo损失函数怎么计算，prompt怎么参与训练，怎么影响模型的训练13.Lora微调原理，怎么初始化，智怎么考虑14.为什么更偏向全量微调，全量微调比Lora微调好在哪里15.了解kvcache吗,为什么没有q16.vIlm原理17.t怎么影响模型的推理能力18.讲一下grpo算法19.grpo不稳定的原因，有什么可以改进的地方

1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回，混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来，而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强，向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回，再做去重、融合、重排，最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”，比如某个报错码、类名、接口路径，BM25 权重通常更高；如果问题是“意图表达型”，比如用户用自然语言描述故障现象，向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk，再用 RRF 或...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目拷打3.你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过另一种方案？4.Agent 任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？5.上下文是怎么构建的？你们怎么避免上下文过长或者信息污染？6.如果上下文窗口不够，你优先保留哪些信息？为什么？7.你们做代码理解的时候，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？8.单测生成里，哪些代码其实不适合生成单测？你们是怎么识别并过滤的？9.覆盖率高但测试质量很差，这种情况你见过吗？你们是怎么解决的？10.mock在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？11.如果一个函数依赖数据库和RPC，你怎么让模型生成的单测还能稳定运行？12.你们怎么评估生成单测的质量？除了覆盖率，还有哪些指标？13.LLM的输入到底是什么？模型真正看到的是什么？14.self attention的核心作用是什么，为什么要拆成 QKV？为什么attention 可以建模长距离关系，15.为什么需要multi-head为什么 attention可以看成动态加权16.同一个 token的 Q、K、V 为什么不一样？17.attention复杂度很高，如果上下文特别长，你会怎么优化？18.模型产生幻觉的时候，一般是什么原因？工程上有什么办法降低19.Python有多线程吗？GIL 是干什么的？什么时候多线程是有用的？20.讲一下C++从源码到可执行文件的流程。21.手撕：给定数组的区间中位数之和:给定一个长度为n的数nums，一个区间 [l, r] 的 中位数 为：如果区间长度是奇数：排序后中间的数，如果是偶数：排序后靠左的那个数，要求：计算所有子数组的中位数之和

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...