极简心动 level
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门头沟学院
2027
Java
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05-07 01:30
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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一.实习拷打二.项目12.1 现在有了Claude Code,为什么还要去重复的做一个类似的项目呢?2.2 这个项目和Claude Code相比,核心差异是什么?有什么比他做的好,什么不如他?2.3 分层上下文管理,每一层管的是什么?2.4 摘要生成器使用什么模型做的?这个摘要质量要如何保证?2.5 有没有尝试一下关于subagent的探索?启动多个agent的作用是什么?2.6 主agent和子agent的通信是怎么实现的?2.7 有没有遇到过agent陷入死循环的情况?有什么解决方案?三.项目23.1 GRPO和PPO的区别?3.2 KL散度,具体是怎么加入的?这个值太大或者太小有什么问题?3.3 Qlora的rank怎么设置的?3.4 训练参数是怎么选的?有没有调参测试?3.5 lora和qlora的区别是什么?3.6 量化之后对训练的效果影响是怎么样的?3.7 梯度检查点的原理。它对训练速度大概减缓多少?四.随机提问4.1 平时用过哪些Ai agent的工具?4.2 你觉得Ai工具,最大的帮助场景是什么?4.3 有没有遇到过Ai应用或者工具无法解决的场景?4.4 平时写的代码或者实习写的代码有多少是Ai生成的?4.5 openclaw有没有实际使用过?有没有做相关的了解?比如它的架构设计上的优势是什么?4.6 你觉得类似于openclaw或者Claude code,它现在还有哪些地方是可以改进的?4.7 Claude code源码泄露,有没有去了解它,有什么比较创新的东西?4.8 从开发者的角度,做agent最难的部分是什么?4.9 自己做agent的时候,踩过最大的坑是什么?4.10 一个好的prompt和一个差的prompt的区别?4.11 除了Qwen3VL,还有没有使用过其他的多模态大模型?4.12 有没有了解一些端侧部署的模型?
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04-30 05:20
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继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论,信息共享1. 实习拷打2. 在RAG系统中,它一般的召回阶段的排序策略通常有哪些?如果一个用户在召回的时候,他的查询是一些长尾或者是语义模糊的关键词,你怎么去提升这个召回的准确率?3. 召回排序的过程有几个阶段或几个层次?4. 有哪些方式可以改写Query,为什么能够提升这个召回精准度?5. RRF融合中,它的K参数一般取值是多少?大一点、小一点对结果有什么影响?6. 在你的项目里面,实际召回中有遇到不准的情况吗?在你们这个提升准确率的过程中,你们去做了哪些事情去提升,怎么做?7. 如果在查询中间,输入的一些极其模糊的表达,在实际工程中间要怎么去做呢?8. 那如果要做这么一个AI,你具体怎么去提示他,怎么去做?遇到这种一次性说不清楚话的用户,那你这个agent怎么去解决这一类的问题?9. 怎么去降低整个项目的一个幻觉?从数据、检索和生成这三个方面去阐述一下10. Agent项目如何设计评测方案11. 后端压测性能优化,如何定位问题之后是两个场景题:1. 假如需要你去设计一个电商客服agent的评测方案。这个agent主要有三类任务:商品咨询、售后咨询、还有投诉安抚。你需要去设计一个完整的评价系统,主要包括测评的维度指标,以及数据集的构成构建方案。然后如何区分这个agent到底是好还是坏,你怎么去设计?比如说我们就开发了一个这样的客服系统跑在线上,你总得有一些衡量的指标,你怎么去建这个衡量指标,怎么得出来这个agent是比较好的、比较提效的?比如说在安抚这个场景,用户的满意度是很难去衡量的,那你需要假如说让你设计一些指标,或选取一些指标去衡量用户是否满意,你觉得怎么去提取或者是设计这个指标?2. 假如让你负责一个文本转SQL的模型训练集的构建,你只有500条真实标注样本,需要你去覆盖200多个查询模式(单表查询、多表连接、聚合查询等等),需要你设计一个完整的数据生产流,包括合成策略、怎么控制质量,以及怎么去迭代优化,你怎么去设计?再之后是两道ai coding
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04-23 17:30
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继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论,信息共享1. 你有没有接触过自动化测试?了解哪些测试框架(Python 或其他语言)?2. 你在A公司做的 AI 平台整体是干什么的?3. 你说的孤儿资源清理具体是怎么实现的?4. 你是怎么判断一个资源是孤儿资源的?5. 这个过程是基于全量扫描,还是事件驱动?具体怎么做的?6. Watch 和数据库同步这一套是怎么设计的?有没有一致性问题?7. 你的事件处理链路是怎样的?有没有用 Kafka?为什么用 / 不用?8. 你在B公司做的 Agent 核心是做什么的?解决了什么问题?9. 这个 Agent 实际是在部署什么?是服务、脚本还是其他东西?10. Agent 是中心化部署还是每台机器一个?为什么这么设计?11. Agent 和 Jenkins 的关系是什么?谁负责调度,谁负责执行?12. Agent 的所有动作是不是最终都是通过 Jenkins 来执行的?13. Jenkins 执行完之后,怎么和 Agent 做状态同步或结果回传?14. 既然 Jenkins 本身就能做自动化,为什么还要做一个 Agent?15. 用户在 Jenkins 上最容易填错哪些参数?为什么?16. 能不能完全不让用户填参数,让系统自动完成?为什么做不到?17. 如果 Jenkins 已经可以完成这些事情,引入 Agent / AI 的价值在哪里?18. 如果让你设计一个自动拉日志的 Agent,你整体流程是怎样的?19. 有3台Linux机器,日志路径不统一,而且是二进制日志,需要解析,你怎么设计?20. IP/Port 固定,但 SSH 密码会随软件版本变化,这个你怎么处理?21. 不同业务的人要不同日志路径,你怎么做管理?22. 用户不愿意维护配置表,你怎么让用户输入,同时系统自动沉淀规则?23. 日志解析涉及不同格式、工具、版本,这一块怎么设计?24. 如果这个 Agent 要扩展到自动检测、排障、自动化能力,架构怎么演进?25. 在完全没有规范流程、系统很混乱的情况下,你怎么落地这个 Agent?手撕:第二大的数字,不能用既有函数。
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