中移杭研院timeline

时长 100分钟，一天内任意时间作答比较人性。题型分布：1.党性测试题 10 *1分 = 10分2.基础单选 20 *2分 = 40分3.c/c++/java/python/JavaScript单选 5 *2分 = 10分 （任选一个语言方向）4.编程题 2道（20分+30分）=50分细节介绍：1.党性测试题：例如，预备党员需要多久。2.基础单选：包含了运维题、SQL、C++、python等，出的很广（吐槽下，研发岗为什么这么多运维题？）。3.单选：例如，给个程序，输出是什么。4.编程题：1）.计算从p站到q站的最小距离。给出了站点数，相邻两个站点间的距离，且所有站点呈现 A站、B站、...、N站、A站的环结构。例子，有3个站点a，b，c。ab距离，1，bc距离，2，ca距离2。求从b站到c站的最小距离。即求解 b->c 与 b->a->c 间的最小值。示例代码：n=3distance=[1,2,2]start,end=2,3new_start,new_end=min(start,end),max(start,end)sum_distance=sum(distance)shun_distance=sum(distance[new_start-1:new_end-1])res=min(shun_distance,sum_distance-shun_distance)print(res)2）.计算1w个小写字符（字符范围：a, b, c, ..., z），统一为一个字符所需要的最小操作数。例如，a转换为相邻的b需要一次操作数。特殊的，环状结构，z可以通过一次操作数转换为a。示例代码1：暴力解法 （55%通过率，超时）：import sysdata=sys.stdin.read().strip().split()it=iter(data)strs=list(next(it))adict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5,'f':6,'g':7,'h':8,'i':9,'j':10,'k':11,'l':12,'m':13,'n':14,'o':15,'p':16,'q':17,'r':18,'s':19,'t':20,'u':21,'v':22,'w':23,'x':24,'y':25,'z':26}nums=[adict[sub_str] for sub_str in strs]n=len(nums)def change(raw_num,target_num):changes=0if raw_num<target_num:up=target_num-raw_num # 11down=(raw_num)+26-target_numelse:down=raw_num-target_numup=26-raw_num+target_numreturn min(down,up)import copymin_change=float('inf')for cur_num in nums:counts=0cur_nums=copy.deepcopy(nums)cur_nums.remove(cur_num)for num in nums:counts+=change(num,cur_num)min_change=min(min_change,counts)print(min_change)示例代码2 优化为统计左右数量，取中间值。现场没有调好，只通过27%。下面是AI润色后的示例代码（仅供参考）：adict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10,'k': 11, 'l': 12, 'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20,'u': 21, 'v': 22, 'w': 23, 'x': 24, 'y': 25, 'z': 26}# 假设输入字符串s = "acz"nums = [adict[c] for c in s]def change(raw, target):diff = abs(raw - target)return min(diff, 26 - diff)# 把字母值转换到环形区间 [-13, 12]nums2 = [num - 26 if num >= 14 else num for num in nums]nums2.sort()n = len(nums2)if n % 2 == 1:target = nums2[n // 2]ans = sum(change(num, target) for num in nums2)else:t1, t2 = nums2[n // 2 - 1], nums2[n // 2]ans = min(sum(change(num, t1) for num in nums2),sum(change(num, t2) for num in nums2))print(ans)

1. 你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2. 构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？3. 微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。4. DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？5. 你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？6. 假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？7. 多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？8. 你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？追问：有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？9. 训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？10. 有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？11. 你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？反问环节

为啥泡我那么久 现在给我发了一面要是没机会的话我就拒绝面试了面试一次好累好累 最近笔试一大堆也没时间

个人9本港顺，两个烂大街开源项目，0实习。秋招断断续续从今年9月整到现在，一个offer没有，眼看着从笔试面试到现在零星的测评了，感觉基本上也就这样，回顾下来真是，投的晚+没实习，自己的项目又没有挖的多深，再挣扎可能也是浪费时间了，不如现在实习准备春招了。想求教一下，现在找实习是boss直聘疯狂骚扰还是直接去官网投实习啊？