提离职有愧疚感怎么办？

攒人品中，纯干货分享项目拷打1. 比较宏观，我在这个项目里收获了什么2. 数据是怎么去重的，如何解决冲突部分3. 检索用的向量检索还是匹配检索4. 如何评价检索结果的好坏，除了acc recall f1，有没有别的指标5. 召回的数量是固定的还是动态的6. 意图理解层怎么做的7. 生成层怎么做的，检索的上下文太长怎么办8. 有无搭建过完整的 agent，memory 管理怎么做的9. 有没有用过ai coding，现场展示一个用ai coding做的事情，这个过程中人做了什么，哪些部分是可以自动化的10. 还用过别的ai 工具吗手撕代码题leetcode100中打家劫舍的进阶版，打家劫舍Ⅱ，把链表变成了环

发点面经攒攒人品～1.SSE和Studio两种模式2.MCP服务的一些原理3.短期对话记忆讨论4.向量知识库和普通的Markdown文档对比，怎么检索5.通过cli命令调用工具和MCP服务什么区别6.先手撕了快排7.Redisson分布式锁的过程、原理8.RedLock原理和流程9.MySQL事务隔离级别、MVCC原理、流程10.泛型

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习拷打2.如何选择基座模型？有哪些因素需要权衡？3.了解市面上有哪些中文的开闭源模型？4.有哪些微调的方法？怎么判断做全参还是lora5.有什么东西主要影响微调的效果？数据需要关注哪些点，多样性怎么做权衡，有一些长尾样本要怎么判断应不应该采样？对于prompt应该关注哪些方面？6.怎么看待llm的复读和幻觉问题，如果微调过程中出现这类问题怎么处理？7.sft做到什么程度可以做RL？8.多模态大模型中用什么网络对齐图像和文字的embedding？除了ViT还有什么？9.手撕：两数之和，三数之和

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2. 项目拷打3. 讲解一下图片的评测集是如何设计的4. 评测执行中，有哪些自动化提效的部分5. agent skill做ui自动化实现细节？6. 测试case的覆盖度如何，通过率大概多少7. badcase主要集中在哪些部分？8. 针对badcase,解决思路是什么？9. 你编写的功能脚本主要解决了什么问题？10. 代码手撕：如果给你一个包含1000条数据的JSON文件，请你用Python读取它，并统计其中某个字段（如label）的分布，你会怎么做？