双末九研一老师让我自己选方向

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.SFT 之后常见的 Post-Training还有哪些？它们各自的设计目的是什么2.什么是RAG它提升生成质量的核心原理是什么3.RAG与传统的检索 + 模型生成流程有何不同4.如何构建评估体系来验证一个RAG系统是否真正Work？5.PPO和DPO在对齐阶段的主要区别是什么？6.在进行DPO训练时，通常有哪些关键的注意事项？是否了解过GRPO7.在Modular Agent中，多步规划是如何实现的？8.针对多个工具的调用链路，你的调度策略是如何设计的9.Agent 评估体系包含哪些核心维度？如何量化衡量Planning能力与Hallucination Rate )？10.在微调Qwen模型时，你是如何确定训练阶段和 Loss Function的？11.Prompt自动推荐模块应用了哪些优化策略？是否尝试过Prompt压缩或Embedding表示的方式？12.假如Agent推理链路包含3个工具且请求频率极高，导致系统整体延迟较高，你会从哪些维度进行优化？13.在记忆系统中，意图识别 承担什么职责？

1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

一、项目 / 求职方向1.先介绍一下自己。2.你觉得这段实习经历，你的成长有哪些方面？3.你为什么考虑投后台开发这个岗？4.你能大概介绍一下你了解的后台开发相关内容吗？5.结合你之前的实习项目，你接触到的后端相关内容有哪些？6.你端上的 SQL 用的是什么数据库？7.设备特征缓存优化这一块，也是端上做的吗？8.除了这段实习，你还有哪些后端相关经验？9.你对后端开发是怎么理解的？二、高并发 / 网络编程 / epoll / 协程10.高并发你怎么理解？11.评估高并发有什么指标吗？12.你怎么判断一个系统是不是到了高并发场景？13.你怎么判断系统已经到瓶颈了？14.高并发场景下，一般什么资源会先被打满？15.如果不考虑外部 IO，只看服务器内部处理，怎么判断它已经满了？16.纯高并发网络框架场景下，一般是 CPU 先满还是内存先满？为什么？17.你写过 epoll，也了解过 Go 的协程，你觉得它们在设计思路上有什么区别？18.你觉得 epoll 和协程哪个更好？为什么？19.如果 epoll 已经很好了，为什么后来还会出现协程这种设计？三、基础算法 / 排序20.排序算法介绍一下。21.堆排序适合解决什么样的问题？22.堆里取最大值或最小值的复杂度是多少？23.快速排序的时间复杂度是多少？24.快速排序最坏情况是什么复杂度？25.什么情况下快速排序会退化到最坏情况？26.有什么优化措施可以减少快速排序退化的情况？四、操作系统27.进程和线程有什么区别？28.进程和线程切换，哪个更快？为什么？29.进程切换主要慢在哪里？30.进程的寻址空间大概有多大？31.32 位系统和 64 位系统的寻址空间一样吗？32.你怎么理解线性地址、逻辑地址和物理地址？五、数据库33.MySQL 的索引数据结构有哪些？34.为什么 MySQL 索引常用 B+ 树，而不是红黑树？35.索引为什么要考虑磁盘存储特性？六、网络 / HTTPS36.HTTP 和 HTTPS 有什么区别？37.HTTPS 是怎么解决信任源问题的？38.如果证书不是权威机构签发的，会有什么问题？39.浏览器为什么能识别哪些证书机构是可信的？七、AI / Agent / 大模型基础40.你比较擅长哪些技术方向？41.Agent 的设计模式有哪些？42.ReAct 是一种什么思想？为什么会有这种模式？43.为什么模型会出错或者产生幻觉？44.如果模型缺少信息，它直接回答“缺少信息”就可以了，为什么还要继续设计 ReAct 这类模式？45.现在这些主流大模型，用的是解码器还是编码器？46.GPT 和 BERT 的区别你知道吗？47.既然你对 AI 开发感兴趣，那你怎么理解模型的能力边界？八、编程题48.有 N 个人围成一圈，从第 S 个人开始报数，报到 M 的人出列，然后从下一个人继续，直到最后剩下一个人，输出一下出列顺序。

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.实习拷打2.论文拷打3.那介绍一下你的项目吧？4.你agent项目框架的时候有什么考虑？除了langchain你还了解或者调研过别的框架吗？5.谈谈你对于agent的理解吧？你觉得agent包括哪些部分？运行机制是怎样的？6.你觉得planning规划这一块是agent框架做的还是大模型做的？7.planning有哪些方法可以实现？分别讲一讲？8.你在写agent的时候有用过长期记忆和短期记忆吗？9.短期记忆和长期记忆有什么区别？10.你觉得短期记忆里会存储function call的内容吗？如果不放进短期记忆的话会有什么问题？11.工具的话你会用MCP之类的吗？还是就自己写代码写？你觉得大模型的工具实现有什么好处吗？12.关于RAG你有什么看法？召回的时候你有调什么参数之类的吗？13.python的一些内容？14.手撕：合并两个有序数组