快手Agent应用实习二面 好难啊

发点面经攒攒人品1.项目拷打2.PPT解析优化还有什么优化3.agent调用工具不正确怎么办4.采用 sft或者强化学习怎么来解决5.ppo算法为什么有reward model 又有critic model6.function cal能力提升采用grpo的话奖励函数怎么设计?除了结果奖励和可以怎么设计过程奖励7.agent的记忆力机制，记忆力该怎么设计

现在的 Agent 面试，已经过了“比谁会写 Prompt”的阶段了。说实话，现在的实习生如果只会调个 LangChain、写两段 System Message，在我这儿大概率是过不了初筛的。我想换个视角，带大家看看面试官在听你回答那些“高频题”时，脑子里到底在过滤什么。1. 关于架构：别光背那个“四元组”大家现在都能背出 Agent 的四大要素：规划、记忆、工具使用、执行。但我面试时更想听的是：你为什么不用传统的 Workflow（工作流）？很多同学的项目，明明用一个简单的 IF-ELSE 逻辑就能跑通，非要套个大模型的“自主规划”。在我看来，这不叫专业，这叫“为了用 AI 而用 AI”。我...

感觉整体不太难，发点面经攒攒人品！1.如何提升 agent的function call的能力2.上下文工程了解多少，长短期记忆如何做3.记忆覆盖问题如何解决4.transformerlora变体5.手撕 MHA

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...