字节 ai应用开发

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 问关于ReAct的知识，那几个模式有什么差别2. 给了一个场景，就是设计一个全自动化的agent进行AI漫剧创作，你会怎么设计？3. 为什么要引入父子索引？BM25引入的原因是什么，比例是怎么设置的，整个具体流程是怎样的，有没有做rerank操作？4. 如果做了rerank， rerank之后返回几个块？有没有做过一些验证来确保效果？5. rerank之后的topk截断是怎么实现的？为什么选这个k值，有没有考虑过其他方案？6. 讲一下上下文工程，还有记忆功能是怎么实现的。7. 讲一下LRU的原理和实现。8. 讲一下你项目agent框架9. langchain langgraph了解多少 你在你的项目中有使用吗10. 你做的agent响应这么快 你是否有工程优化 是什么11. chunk怎么切的 除了你这么切 还有别的办法吗12. 如果用滑动窗口 如何去重？13. 准确率提升是如何量化的14. 如果你切chunk的时候 第一个段落和第十个段落有联系你怎么做

给大家拆解一下事业部+岗位，看一线大厂是如何布局AI发展的 岗位详细清单与职责分析 一、技术研发类岗位 1. 大模型 Agent 技术专家 - AI 应用与创新 岗位 ID: 7419283793284565274 工作地点： 未明确指定 核心职责：  负责 LLM 工程化相关研发工作 构建 Agent 体系的技术架构 推动大模型在业务场景中的落地应用  任职要求：  3 年以上研发工作经验，本科及以上学历，计算机相关专业 具有 LLM 工程化相关研发经验 扎实的后台研发能力，熟练掌握 Golang/Java/Python 任一编程语言 熟悉 MySQL、ES 等常用基础组件 良好的设计能力、...

攒人品！！！ 大家都要拿到暑期实习的offer啊！！！项目一：1. 你这里的意图判断是怎么做的？直接交给模型做，还是这个用户的查询query做了一些其他处理。2. 为什么要设计这三层记忆架构，是一个通用的设计还是参考了什么论文。3. Agent 的评估是怎么做的4. 有没有评估过你的记忆架构，在没参考openclaw之前和之后的指标有什么变化，成功率有对比吗？5. 你之前向量检索加redis缓存是怎么做的？ redis健和值是什么？6. 新的记忆加到文件里 是直接append吗？ 覆盖？还是改写？7. 改的方式 模型改吗？模型调用editor去改文件是吗？8. 你觉得 redis+milvus向量存储 和mysql+文件系统+向量检索，他们的优劣如何？优点缺点分别是什么。9. 其实我比较感兴趣的是他们这两种方式的查询检索召回 效率的对比。10. 对于每一个用户，在系统中怎么保存这些不同用户的文档？11. 其实就是模型通过路径去读这些文件是吧，那如果两个人登了同一个账号，在同一时刻，这个文件会被两个不同的用户使用，在这个情况下，你们的系统如何处理？怎么解决这个问题？项目二：1. 你说你的文档准确率达到90%，具体做的改变是什么。2. 那为什么医院的问答项目里，不采用同样的实现3. 你说pdf表格密集，那假如用户就是问一个表格里，第二行是2025年，第三行是2024年，具体问2025年的值是多少，你的系统能做到吗？4. skill是自己写的吗 ，互相之间可以联动吗？5. 为什么不用skill-creator6. 你的数据集是怎么收集的，然后是怎么评估的呢？打分是谁在打分？人在打分 ，还是模型裁判员去打分？如果有很好用的模型裁判员，为什么不用裁判员模型7. 介绍一下KV cache8. 讲一下transfromer架构。算法题1. 字符串数字相减2. 字符串最长连续序列

我突然意识到一个问题：我已经连续三个月没学到新东西了。打开飞书文档看了眼这个月的工作记录，全是重复劳动：改方案、对数据、催进度、写周报。技术上的事儿？一行代码没写，连GitHub都快长草了。凌晨回家的地铁上，我问了自己一个问题：我现在的工作，到底是在成长，还是在消耗？什么是"消耗型"工作这半年我观察了下身边的同事和朋友，发现大家其实都能感觉到自己的工作是成长型还是消耗型，只是不愿意承认而已。消耗型工作有几个明显特征：每天都很忙，但说不出在忙啥 我有个朋友在某大厂做运营，每天钉钉消息800+条，微信群十几个，全天候在响应各种需求。但你问他这个月做了啥有价值的事，他想了半天说：...