牛客262285803号

2023-05-10 13:59 哈尔滨工程大学供应链管理

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巴斯夫湛江蹲消息

巴斯夫湛江的有小伙伴终面结束后收到结果的嘛，蹲一个结果 #23届找工作求助阵地# #巴斯夫# #巴斯夫湛江# #春招# #在找工作求抱抱#

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牛客506310088号

门头沟学院品牌专员

方便问下一共有几轮面试嘛？谢谢~

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发布于 2023-07-19 03:56 广东

勇敢的发呆爱好者年薪百万

海南大学数据分析师

几号面的

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发布于 2023-05-10 18:33 海南

勇敢的林北在加班

上海理工大学电气设计工程师

楼主什么岗位

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发布于 2023-05-10 18:21 上海

04-07 20:35

中国传媒大学数据分析师

Agent 面试会问什么？

一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

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04-02 23:29

广西大学算法工程师

懂车帝 AI Agent开发二面

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...

AI-Agent面试实战...

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03-19 01:17

大连东软信息学院人工智能

这简历是一坨吗？9成是已读不回

在打卡的大老虎很想潜...：你在找实习，没啥实习经历，技术栈放前面，项目多就分两页写，太紧凑了，项目你最多写两个，讲清楚就行，项目背景。用到的技术栈、亮点、难点如何解决，人工智能进面太难了，需求少。你可以加最新大模型的东西

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03-30 14:13

西安交通大学硬件开发

为什么boss上全是华为招聘

27届，投实习  

林后润：听说他们有kpi，要到了简历编号就不理人了

27届求职交流

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04-02 21:58

滨州科技职业学院 Java

快手日常面经~二面已挂

发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了

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