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门头沟学院
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Java
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04-27 01:25
门头沟学院 Java
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1. 实习拷打2. 项目拷打3.论文拷打4. 这几项工作都是你独立做的吗?你主要负责哪一个?5. RAG和传统搜索有什么区别?6. 为什么不直接用关键词检索?7. 举个例子,智能体和大模型怎么交互、协同?工作流程是什么?8. 检索这块你做过效果上的优化吗?9. 有具体的优化案例吗?从效果不好到变好的过程。10. 怎么保证积分可靠性,防止多扣/多增?11. 分布式锁原理大概是什么?12. SETNX 的功能是什么?13. 加锁后进程异常退出,锁泄露怎么办?14. 介绍一下 Spring AI 这个框架。15. 是用 workflow 方式搭建的 agent 吗?16. 用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的?17. 整个过程完全是大模型自己决策吗?18. 还接触过其他 Agent 开发框架吗?19. 进程和线程有什么区别?20. 线程之间哪些内存是共享的?21. CAS 是什么?22. ThreadLocal 有什么作用?原理是什么,怎么实现线程隔离?23. Kafka 分区的目的是什么?压力具体指什么?24. 实际自己搭建、使用过消息队列吗?25. 为什么选用 RocketMQ,而不是 Kafka?26. 延迟队列是怎么实现的?27. 抛开 MQ,让你自己实现延迟功能,你会怎么做?28. MCP、Skills、Function Call 有什么区别?
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04-16 03:30
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简直是夯爆了!!!1.实习项目相关问题2.详细介绍一下你做过的智能客服系统。3.你们这套系统主要的应用场景大概是怎么样的?能举个例子介绍一下。4.什么情况下需要用到你的那个 expert 相关技术?5.整套系统的主要难点是在于什么地方?6.中间的 Planner,它的规划机制是怎么样的?比如它底层需要调用哪些工具?是不是需要多轮规划?中间的一些详细设计是怎么设计的?7.你们怎么去评估客服对客户的输出是好还是坏?8.搜索功能是怎么实现的?9.你在中间起到的主要作用是什么?你做出了什么改进?10.你这个迭代的过程中,有 ground truth 吗?比如每一个 query 实际上最终最相关的商品是有哪些?11.你中间做了一些什么样的技术迭代?最终体现在人工评估指标上有什么样的提升?有做过对比吗?12.这个人工评估的指标是怎么设计的?最后它的指标结果怎么样?13.这个指标结果是内部人工评估的,还是线上的结果?14.中间优化的过程中,你们用的是一个什么样的模型?15.你的那个 expert 模型,怎么去训练的?样本从哪里来?16.导购场景的数据是真实的用户跟人工客服对话的场景数据吗?17.训练的样本量大概是多大?18.1000 条样本就足够训练你的这个模型了吗?19.你对比过训练之前跟训练之后,同样的问题模型学习后的能力提升大概有多少?20.你能做到比原始蒸馏出来的模型效果还强吗?21.训这个 8B 的模型用的是多大显存的?什么显卡?八股1.正常来说,1B 的模型在没有做任何量化的情况下,原始 FP 格式存储大概要占到多少显存?2.不考虑梯度的情况,单纯只考虑 Inference,把参数加载到显存里面大概要占多少显存?3.平时有用过一些量化加速的方法吗?4.常用的量化手段比如 INT4、INT8、BF,它们之间怎么做到加速的?你有了解过吗?5.FP 跟 BF 之间的区别,你了解吗?6.FP 和 BF 底层实现的区别主要在哪个地方?7.正常的 MP32 在底层数据存储上,小数是怎么表示的?手撕:有连续的 N 个正整数,随机抽出一个(不拿头尾),将其他数乱序放入 N-1 大小的数组中,找出被取出的数。要求时间复杂度 O (N),空间复杂度 O (1)。
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