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攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流项目：1. 意图识别具体分哪几类？是怎么做的？2. 如果是多意图该怎么处理？（单标签 vs 多标签分类）3. 场景题：动态意图问题：某个关键词词意图随时间/热点变化，模型如何适应？4. RAG在意图识别的作用5. 3B模型大流量场景下，有什么办法既能利用3B模型的效果，又不需要实时推理？6. vllm技术优势 为什么推理性能好1. 为什么选Qwen做裁判？有没有做过不同模型版本、参数的消融实验？交付指标是什么？3. dpo的正反馈样例具体指什么？是人工标的还是线上的？4. SFT后做DPO：DPO和RLHF（PPO）的区别是什么？5. 如果没有 Reference Model（参考模型），去做RL/DPO训练，会产生什么后果？（考察：KL散度约束的作用，防止Reward Hacking和语言崩坏）。八股1. DeepSeek-R1：熟悉吗？它的训练或结构创新点是什么？ （r1-zero 和 r1）2. GRPO：GRPO和PPO的区别？3. 在RL中，如果模型每次Rollout都随机不出正确答案（一直0分），导致训练停滞，该怎么解决？Lc 239 滑动窗口最大值

我是通过一下模板来和HR进行沟通的 XX（姐姐/X哥），您好，我叫XXX，我是一名26届的应届生，来自XXXX大学（很一般的学校就别提了，自己估量下自己的学校咋样（别盲目自信哈~））目前大三，我所学的专业是XXXXX（非计算机相关专业就别说这个了），在大学期间深入学习了JavaWeb开发（找测试的话加上这句---->和软件测试的知识），并运用所学的知识做了两个前后端分离项目，都是基于SSM框架去开发搭建的，（也是一样，找测试的就加上--->并且运用所学的软件测试技能对这两个项目进行了测试）。（有实习经历的加---->曾在XXX公司有X个月的 测试开发/开发/测试 实习经历，）...

1.自我介绍2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？4.在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？5.切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？7.向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？8.为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？它能解决向量搜索的哪些局限？9.如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？10.在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？11.调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？12.了解HyDE吗？介绍一下原理，它在处理模糊提问时有哪些优势？13.随着超长上下文模型的出现，你认为传统RAG架构的必要性是否降低了？14.你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？15.手撕：第k大元素20.反问📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

本来是决定拒掉商汤的offer的，结果给开出来顶级实习生offer说是后续会往算法方面研究大家决定这个offer该接吗