百度 Agent算法 实习一面

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1.记忆系统中的意图识别是做什么的。
2.为什么embedding选择1024维度,而不是更高或更低。
3.Qwen4Bembedding是如何实现的,模型框架是什么,是否属于BERT系列。
4.Qwen34Brerank是如何实现的。
5.注意力机制(Attention)如何实现。
6.Q、K、V矩阵是如何得到的。
7.Attention中除以dk的作用。
8.如果不除以dk,有没有替代方式。
9.多头注意力(Multi-HeadAttention)解释一下。
10.多头注意力存在什么问题。
11.如何解决多头注意力计算开销过大的问题。
12.RoPE是什么,RoPE解决了什么问题。
13.memory系统中,如果文本过长如何处理。
14.摘要总结会丢失细节,如何解决。
15.不同agent之间的记忆如何共享。
16.一个agent除了记忆模块还应该包含哪些
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1. 技能清单:别只写 AI 名字,写“能力场景”不要干巴巴地写:熟练使用 Claude、Cursor。试试这样写:AI 辅助工程: 熟练运用 Cursor (Agent Mode) 与 Claude Code 进行全栈项目迭代,具备高效的 Prompt Engineering 能力,能通过 AI 快速完成复杂逻辑重构与接口联调。智能研发流程: 擅长利用大模型进行代码分析、Bug 溯源及算法优化(如在 C++ 竞赛练习中辅助分析时空复杂度)。2. 项目经历:用“STAR 法则”量化 AI 的贡献AI 不应该是你的项目内容,而应该是你交付速度和交付质量的倍增器。案例(以你的 XHS 社区项目为例):【问题/背景】:需要在短时间内完成基于 SpringBoot 3 和 Vue 3 的社区项目开发。【方案/行动】:利用 AI Agent 进行全自动代码生成与目录结构设计,并通过 Prompt 优化解决了跨域处理、Token 校验等前后端联调痛点。【结果/量化】:开发周期缩短 40%,在 AI 辅助下独立完成了包含校园知识库、博客模块在内的全栈功能,代码一次性通过率显著提升。3. 算法竞赛:AI 是你的“高级教练”如果你在练习 CCPC 或力扣题时用了 AI,可以换个说法体现你的“学习能力”:深度学习闭环: 在算法训练中,利用 AI 对复杂动态规划(DP)和图论问题进行多维度解析(解法对比、边界测试用例生成),总结出一套“AI 辅助纠错-原理拆解-手写实现”的快速进步方法论。
简历上如何体现你的“AI...
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