继续来分享下之前的面经~强度好大，俺不中咧。。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体？它们之间如何交互？2.意图识别模型需要识别多少个意图？3.750B 模型用于什么场景？4.实习中 Qwen3VL 模型是多少 B 的？用于什么场景？5.在实习中，你主要的贡献是什么？6.检索环节做了哪些优化？7.答案生成环节做了哪些优化？8.是否做了 SFT 或强化学习相关工作？在哪个环节做的？9.SFT 过程中是否对类别标签做了清洗或修正？10.强化学习的样本量是多少？11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些？12.在校项目中，为什么用对话数据来增强数据集？13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗？14.单智能体能否完成在校项目相关工作？为什么要使用多智能体？15.LangGraph 相对其他开源智能体编排工具的优点是什么？16.在现有场景中是否需要用到 LangGraph 的状态管理功能？17.如何理解 Long-term Memory 的实现方式？18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法？19.Context Window 能否储存大量电商交互信息？如何解决存储问题？20.推理时若将大量 Memory 以 Token 形式给到大模型，Token 长度过长该如何处理？21.强化学习有哪些常用技巧？22.若通过 SFT 进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些？23.SFT 的理想数据量是多少？如何确定？24.SFT 数据分布一般怎么取？为什么选择该分布而非其他分布？

研究生学了哪些课程？没有任何项目经历问题用过sql嘛？sql的join种类有哪些会tensorflow嘛？AUC、GAUC的定义，是否对比过这两者二分法怎么实现的？时间复杂度为什么是o（nlogn）？用数学公式推导一下代码：LC33.搜索旋转排序数组（二分法）数学题：一副扑克牌 去掉大小王 在剩下52张牌抽5张顺着的概率是多少？总体难度不大 面试官更倾向于一些基础知识

自我介绍+项目，项目有个指标数值写反了，面试官让我把指标公示写出来，没写出来…又让我复现项目代码，最后写的伪代码…面试官一开始没有理解项目的说法最后写了伪代码才懂感觉面试官有点不高兴，后面有点压力了，一直追问

1.自我介绍 2.讲一下你的自动化评估体系是怎么设计的吧 3. markdown转html做报告验证，那你这个合法性是怎么判断合法的？是直接看渲染结果吗？那怎么做自动验证的？ 4.你说截图验证，那你这个截图是怎么生成的？怎么知道截图渲染的是正确的 5. Agent 推荐比赛的提示词优化流程讲一下，是怎么构造出更优提示词的 6.你这个提示词优化迭代里面，比如说你怎么判断当前生成提示词就是“最优 7. 刚刚说“反思机制”有个模块，那我想问问这个反思机制是怎么做的？是类似 Chain of Thought 吗？有没有自动修正能力？ 8.帮我实现一下Transformer 里面的多头注意力你能现场实现...