日常实习手撕没撕出来

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer中Attention的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？2. 在Agent多轮对话任务中，你觉得Attention的局限性体现在哪些方面？3. 简要介绍一下SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的Post-Training还有哪些？它们之间的目的有何区别？4. 什么是RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索＋模型生成的流程有何不同？如何评估一个RAG系统是否work的？5. PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？6. 项目里的Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？7. 项目提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常fallback策略？8. Agent评估体系包括哪些维度？如何衡量planning能力 vs hallucination rate？9. 项目里微调Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？10. Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？11. 场景题：假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？12. 代码：岛屿数量

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1️⃣切分策略（ chunk size / overlap ）怎么定的？拍脑袋还是实验出来的？2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合？3️⃣重排模型为什么这么选？延迟预算是多少？4️⃣你说线上提升2.1%，实验分桶方案是什么？5️⃣显著性怎么验证？样本量怎么算？6️⃣给一个你最失败的 bad case ，最后怎么定位的？7️⃣如果今天线上再次复现，你第一步看哪个监控？8️⃣SFT 数据如何清洗，怎么避免模板味太重？12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题？9️⃣LoRA rank 为什么这么选？有没有做过 ablation ?1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗？如何兜底？1️⃣1️⃣手撕：括号生成，要求讲清楚剪枝逻辑。

目前还不敢投递简历，怕投进去了技术不达标，自己找了个项目，让我从头到尾手撕一遍根本做不到，只理解业务是如何实现的，思路是什么。我想找大数据开发的实习岗位，自己的项目干了什么，每一层的搭建作用都知道，也能将一些业务用自己的代码重新构造一下，比如原本用flinkapi，自己改用fliksql的方式，但是让我手撕一遍代码还是做不到，大三了也没时间去细学，问问各位大佬，要做到什么程度才能找到实习啊

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.Agent的架构设计2.RAG的检索如何实现3.预训练数据清洗方法4.Group Query Attention的作用5.手撕：实现LRU Cache6.MoE架构的专家路由是对每个token路由还是对每个序列路由7.KV Cache的优化方法