🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目，react是怎么设计的，多轮对话是怎么实现信息传递的，每个agent在每轮对话中的记忆是怎么样的长短期记忆的理解rag是怎么实现的，reader和spliter的策略是什么。召回效率不好怎么优化（切割方案，多路召回，query rewrite）mcp的stdio和sse有什么区别在你开发的实际感受下，传统的掉api和使用mcp有什么体感上的不同第二个项目实现怎么实现幂等的在事务过程中mysql蹦了怎么办，锁怎么释放（防不胜防，考虑设置断点+过期时间）如果我要改成一个用户能操作5次，怎么改（在最开始用分布式锁锁住，然后在里面进行业务...

史上最尬，没有之一😂我是社招。3月26日，第7次，一面挂，就扯了20分钟，感觉可能是kpi。4月3日，今天又有电话打来了，约了下周二晚上的面试。第8次了。敢打我就敢面

1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...