一、面试问题 看你经历主要是科研，为什么来开发岗你实习的时候的RAG系统是如何实现长文本记忆的？现在的Grok可以实现100万token数据库部分的优化PostgreSQL是如何实现优化的。有没有遇到过用户输入问题太长导致回答报错的问题？怎么解决的用户的历史输入数据是如何进行拼接的？RAG中原始的数据块是什么，是如何转换成向量的？RAG 如何实时更新最新的数据，如何将最新的数据写入数据库？有没有接

一、面试问题 讲一下SRAM和HBM主要的区别。Websocket和SSE、HTTP这三者之间的关联和区别是什么？在FlashAttention中，如果不用SRAM进行优化，HBM的吞吐量会有什么变化；SRAM和HBM哪个处理速度更快？讲一下LoRA微调的原理AWQ和GPTQ算法的核心差别除了LoRA之外还用到了哪些优化大模型判断能力的方法使用过哪些云GPU厂商提供的服务描述一下最新的一篇论文的核

一、面试问题 HTTP和SSE有什么区别？解释一下全双工和半双工的区别描述一下RAG的整个流程MongoDB和Postgre数据库之间最主要的区别是什么？SSE半双工是如何实现用户和服务器端的反复问答的？有没有了解过Adam这种优化器的底层原理，是什么？Pytorch中定义一个训练任务的流程是什么Python中修饰器的作用是什么？Python中的多线程编程是如何实现的？使用到了哪些库元组和列表有什

本文记录了作者在快手万擎团队从入职到离职的全过程成长经历。入职初期，作者通过调研Agent推理范式和参与小功能开发快速融入团队，但首次主R项目时因不熟悉内部平台和架构接连出现问题，在mentor帮助下最终成功上线。随着经验积累，作者开发效率显著提升，处理HITL等项目时已能独立完成调研和开发。离职前，作者将HITL功能成功接入Agent系统，并探索了外部审批表单方案。这段经历使作者深刻认识到保持学

这里需要注意在直接复制过来的url后面需要加上一个format(num)用来限制爬取的数据数量。可能我们仅仅想要创业板块的数据，单独选择这个面板，然后右键鼠标选择检查页面。这里红色框框出来的部分就是等下爬虫的时候要用到的地址。为例，其他的都殊途同归😁。

这里注意：1.图像要从1000开始编号，不然后续如果样本数量太少会导致没法运行。2.文件路径是要修改的路径，而且是只能出现一对引号。将上图中的所有文件复制到目标Project根目录下。代码：建议正样本像素20* 20 ，负样本80。在文件夹中创建pos和neg两个文件夹。一般正样本文件数量要比负样本文件少。在正样本文件中打开cmd。标记完以后将之前的删除。对负样本进行相同操作。

提示：笔者的电脑配置：RTX3060，所以训练时间大概5分钟就结束了。

这里注意：1.图像要从1000开始编号，不然后续如果样本数量太少会导致没法运行。2.文件路径是要修改的路径，而且是只能出现一对引号。将上图中的所有文件复制到目标Project根目录下。代码：建议正样本像素20* 20 ，负样本80。在文件夹中创建pos和neg两个文件夹。一般正样本文件数量要比负样本文件少。在正样本文件中打开cmd。标记完以后将之前的删除。对负样本进行相同操作。

一、面试问题 说一下Flow模型的原理，训练的目标是什么有没有了解过Diffusion模型，具体的原理是什么？如何在Diffusion模型中实现条件生成？条件数据是以什么形式输入模型的？解释一下什么是LoRA描述一下parity-flow这段研究中你的主要创新点是什么说一下为什么要使用TF-IDF方法，原理是什么什么是SE3框架，介绍一下有没有了解过RectifyFlow 二、反问 进去主要是做什

这里需要注意在直接复制过来的url后面需要加上一个format(num)用来限制爬取的数据数量。可能我们仅仅想要创业板块的数据，单独选择这个面板，然后右键鼠标选择检查页面。这里红色框框出来的部分就是等下爬虫的时候要用到的地址。为例，其他的都殊途同归😁。