小红书别投

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2.大模型推理加速办法3.压缩量化方法有哪些 量化的优点有哪些4.权重量化、激活值量化、kv cache量化都有什么好处5.kv cache原理 了解page attention吗 为什么效果好6.了解prefix cache吗7.ai应用（agent）的构建大致讲一下包含哪些模块8.手撕 一个环有10个点0-9，0开始出发，每步顺时针或逆时针走一个点，求经过n步回到0点有多少种不同走法

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1）介绍一个最能代表自己的项目2）项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现／验证的？3）电商领域预训练数据：低质过滤与去重会怎么做？用哪些简单指标快速判断数据质量？4) Pretrain 和 SFT 分别解决什么问题？5) Transformer 的基本结构怎么理解？6）多模态模型的大致结构是什么（图像编码器+连接层+ LLM )？最容易踩坑的点通常在哪里？7) SFT 数据如何更贴近业务：如何避免过度模板化？如何做基础的 train / test 去重来避免评测失真？8）对齐（ RLHF / DPO 等）整体思路是什么：为什么需要偏好对／奖励信号？

小弟 26 届学院本，大学目标也不是很明确，迷迷糊糊的学了 java，对代码也不是太感冒，特别是实习之后，现在在一个大厂的测试（貌似是测开岗）做外包，未来是继续干测试还是继续卷 java，或者有其他方向可以推荐

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目深挖2.设计一个多Agent协作系统(例如:一个Agent负责查询天气，一个Agent负责规划行程，如何协作?)3.如何设计一个高可用的Agent服务?需要考虑哪些容错机制?4.如何评估一个AIAgent的性能?你会关注哪些指标?5.在美的的业务场景中(如智能客服、知识库问答)，如何保证Agent回答的准确性和安全性?6.如果Agent调用外部API失败，你的重试策略是什么?7.如何对Agent进行版本管理和灰度发布?8.你如何理解"具身智能"(EmbodiedAI)?9.手写算法:实现一个简单的任务规划算法