周末能不能投简历

切勿夸大，AI项目中，无处不在，现在AICode项目中也都在用，至少现在目前70%的编码，AI都可以辅助；技能清单：AI Integration | LangChain4j | ONNX Runtime | Vector Search (Milvus) | Prompt Engineering项目名称：基于RAG的智能运维助手 (Java + LLM)亮点描述：利用上述窍门三的逻辑，解决日志查询难题。实现了自然语言转Lucene查询语法，准确率88%。

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多智能体项目中，工具调用是怎么实现的？4. MCP 有哪些协议是否了解？5. RAG 的工作流程6. Tranformer 为什么出现？解决了什么问题？注意力机制介绍一下7. 大模型生命周期相关，训练，微调，量化，剪枝，蒸馏，部署，分布式等，从头到尾串了一遍8. 有一个垂域大模型，部署成本过高，如果要降低部署成本，你会选择蒸馏还是量化？9. Linux 进程与线程的区别10. Python GIL 锁有没有了解？怎么绕过 GIL 锁？11. Git 多人协作的时候怎么处理合并冲突？12. 开放性问题：你在学术项目中印象最深/感触最大的一件事13. 开放性问题：...

攒人品！！！ 大家都要拿到暑期实习的offer啊！！！项目一：1. 你这里的意图判断是怎么做的？直接交给模型做，还是这个用户的查询query做了一些其他处理。2. 为什么要设计这三层记忆架构，是一个通用的设计还是参考了什么论文。3. Agent 的评估是怎么做的4. 有没有评估过你的记忆架构，在没参考openclaw之前和之后的指标有什么变化，成功率有对比吗？5. 你之前向量检索加redis缓存是怎么做的？ redis健和值是什么？6. 新的记忆加到文件里 是直接append吗？ 覆盖？还是改写？7. 改的方式 模型改吗？模型调用editor去改文件是吗？8. 你觉得 redis+milvus向量存储 和mysql+文件系统+向量检索，他们的优劣如何？优点缺点分别是什么。9. 其实我比较感兴趣的是他们这两种方式的查询检索召回 效率的对比。10. 对于每一个用户，在系统中怎么保存这些不同用户的文档？11. 其实就是模型通过路径去读这些文件是吧，那如果两个人登了同一个账号，在同一时刻，这个文件会被两个不同的用户使用，在这个情况下，你们的系统如何处理？怎么解决这个问题？项目二：1. 你说你的文档准确率达到90%，具体做的改变是什么。2. 那为什么医院的问答项目里，不采用同样的实现3. 你说pdf表格密集，那假如用户就是问一个表格里，第二行是2025年，第三行是2024年，具体问2025年的值是多少，你的系统能做到吗？4. skill是自己写的吗 ，互相之间可以联动吗？5. 为什么不用skill-creator6. 你的数据集是怎么收集的，然后是怎么评估的呢？打分是谁在打分？人在打分 ，还是模型裁判员去打分？如果有很好用的模型裁判员，为什么不用裁判员模型7. 介绍一下KV cache8. 讲一下transfromer架构。算法题1. 字符串数字相减2. 字符串最长连续序列

1. 请介绍你的实习经历2. 慢 SQL 你会怎么定位，如何判断瓶颈在索引、锁、排序还是回表答案：定位慢 SQL 我一般不会直接上来就加索引，而是先看慢查询日志、执行频率、平均耗时、P95/P99、扫描行数和返回行数。如果扫描行数远大于返回行数，通常要重点看索引和过滤条件；如果扫描不多但耗时很长，就要看锁等待、磁盘 IO、临时表、文件排序或下游连接池。具体会用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 看执行计划，包括 type、key、rows、filtered、Extra。如果出现 Using filesort、Using temporary、ALL、回表过多，就要进一步分析索引...