携程一面凉经

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.做过哪些相关工作 / 看过哪些经典文章 / 参与过哪些开源项目2.为什么要做 Prefill 和 Decode 分离，追问：pd到底争夺什么资源，和“直接多给卡/资源翻倍”相比本质差异是什么3.AF 分离好处和坏处4.常见并行模式怎么看，怎么根据具体场景选择合适的并行模式，选择因素有哪些？5.追问：Prefill / Decode × Attention / MOE 这四种组合，分别更适合什么并行策略；6.你觉得一个优秀的大模型推理框架，核心技术点有哪些，追问量化选择策略；7.GEMM核心优化方法，ncu8.拷打算子项目，MLIR / LLVM 理解

有大佬知道蚂蚁智安安全技术有限公司的吗？想问一下这个是内包吗，属于蚂蚁的正编吗

一个小时问了很多场景题，以及项目中缺点及解决方案。还有反问时候，至少讲了3分钟的业务，当时都没认真听，全程梦游，想着会有录音，业务反正也听不懂，到时候有需要再听。结果面完了，发现手机里录音机点开是点开了，但没点开始，尴尬辽。ai主要问了让我项目介绍，怎么组装智能体，为什么做这个agent项目？后面就拷打八股了。

1. 自我介绍2. 你在项目里主要负责哪一块，核心难点是什么3. 意图识别具体怎么做，哪些意图是你们自己定义的答案：意图不是模型自己随便生成的，而是业务先定义好可执行的意图集合。比如在商家经营诊断里，会定义订单转化分析、差评归因、客服质检、活动效果复盘、规则咨询、商品套餐优化、竞品对比、经营日报生成这些意图。每个意图都对应明确的输入、需要的工具和输出格式。实现上会用规则加模型混合。像门店 ID、活动 ID、订单号这种强结构化字段先用规则抽取；再用模型做意图分类和槽位补全。模型输出不能直接信任，要校验意图是否在白名单内、槽位是否合法、是否缺关键参数。如果缺门店或时间范围，就进入追问，而不是直接查...