1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题？5.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？8.你是怎么设计agent的记忆系统？9.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？10.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？11.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？12.human feedback是怎么被agent消化吸收的？有没有用rl进行策略更新？13.有没有做过模型压缩？比如在车载端或低端设备上的推理加速？14.如果量化后理解能力下降怎么办？怎么做精度补偿？15.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？16.如果要做电商agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？

暑假小厂实习完摆了几个月，最近重新开始投简历。boss投了几个厂的后端感觉没什么人鸟我😭之前实习干的活除了crud，基本就是用spring ai alibaba搓工作流，有一点相关的经验。所以我就想给自己的项目编点场景整个agent 加个rag啥的给项目升级一下，这些对投java后端开发岗有帮助吗，还是说对面试官来说实际就是些玩具😰

今天学校秋招 我去试了试感觉 还行 就投了6份薪资都不是很高 然后我磕磕碰碰的结巴啊 也没有问技术什么的 但是后面筛了好像也有面试 我有点怕技术面啊 我八股文之前准备了一段时间 现在又忘了 呜呜呜 焦虑ing 在改改简历吧 求求建议

rtrt，🥺求求各位的建议