0814快手大模型训练推理 一面秒挂

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.说说你的大模型实习：做了什么、遇到什么问题、怎么评估效果3.YaRN 你怎么理解？跟其他长文本/外推方案相比差异在哪4.RoPE 怎么跟 MLA 放一起讲；只在短文本训过的模型，长文本外推你会怎么做5.flash-attn / Megatron-LM：你了解哪些点6.词你了解哪些；像 DeepSeek 这类的分词思路跟 BPE 有什么不同6.字符串解码这类题一般怎么考，你会怎么处理边界7.手写 FFN：结构怎么写，维度怎么对

1. cpp 的虚函数和纯虚函数答案：虚函数是为了支持运行时多态。父类把成员函数声明为 virtual 之后，子类可以重写它，通过父类指针或引用调用时，会根据对象的真实类型决定执行哪个版本。纯虚函数是在虚函数声明后写上 = 0，表示这个函数只定义接口、不提供默认实现。只要类里存在纯虚函数，这个类通常就是抽象类，不能直接实例化，派生类如果不实现这些纯虚函数，也不能实例化。虚函数强调“可以重写”，纯虚函数强调“必须实现”。工程里纯虚函数经常用于定义接口层，比如网络连接接口、日志接口、存储接口。代码： #include <iostream> using namespace std; cl...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1*Agent与Workflow的区别是什么？在实际业务中，你会根据什么标准选择对应的方案2*设计一个企业级Agent架构，如何实现 BFF、Tool Server 与 Worker 的多组件拆分3*在企业级Agent中，怎么实现安全与隔离？权限管理、审计与日志追踪具体的落地方案是什么？4*说一下什么是MCP？它在Agent生态中解决了什么痛点？5*MCP 有哪些具体的分类？Transport 层是怎么工作的？如何开发一个 MCP Server？6*谈谈你对 Claude Code、Manus 这类 Agent 产品的理解，它们的架构逻辑与传统 Chat Agent 有什么差别？它工程部分的能力是怎么实现的？7*如何实现 Claude 的 Agent Research 方法论？Deepsearch 场景下需要配备哪些工具？基础设施与安全挑战在哪里？8*在多轮对话中，分别实现 Short-term memory、Long-term memory 与 Task memory怎么做？9*上下文机制的完整实现流程是怎样的？说一下它的写入策略、读取策略以及 Rerank 的做法是怎么样的。10*当上下文超过 Token 限制时，组合使用 Rolling Summary、State Extraction 与 RAG 这三段式策略？11*说一下Prefix Caching 和 KV Cache 的原理。为什么缓存的是 K 和 V 而不是 Q？不再计算前缀具体节省了哪部分算力？12*引入 Prefix Caching 后，Attention 的计算复杂度是怎么下降的？13*Few-shot在Agent评测中是为了提升能力还是降低方差？在评测Pipeline的哪个阶段注入？如何防止过拟合？14*对比一下Transformer中Self-attention与FFN的作用差异。15*为什么 Prefix Caching 只能优化 Attention 部分，而无法优化 FFN 部分？16*从 Softmax 的数学角度解释，为什么在计算过程中加上负无穷就能让注意力权重变为 0？17*什么是掩码？你分别说一下Causal Mask与 Padding Mask 的作用是什么。

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...