唉唉唉

最近面试以来压力最大的一次，问的角度和很多问题都是以前没有问过、思考过的📍面试公司：b站🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、实习经历拷打； 3、实习中最让你映像深刻的经历； 4、你觉得你实习中的难点是什么； 5、讲一下公司的业务； 6、对比其他同类产品，你觉得你们的优势是什么； 7、你刚刚提到了k8s，讲一讲指令； 8、知道注册中心的概念吗； 9、现在让你搭建一个注册中心如何搭建（问的很细，包含具体的技术栈和部分代码）； 10、sql查询语句：查30天以上购买最多的top10； 11、算法：最长回文字符串； 反问：如果让您搭注册中心，您会...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...