【面试经验】快手大模型推理优化岗

一、面试问题

1. 看你经历主要是科研，为什么来开发岗
2. 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
3. 数据库部分的优化PostgreSQL是如何实现优化的。
4. 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
5. 用户的历史输入数据是如何进行拼接的？
6. RAG中原始的数据块是什么，是如何转换成向量的？
7. 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？
8. 有没有接触过Query改写技术？比如在query中添加日期的信息。
9. 介绍一下你的Ai生成文本检测项目中的LoRA技术。
10. 阿里天池竞赛的排名是多少？
11. FlashAttention技术以及GPTQ技术使用之后对模型的优化指标量化了多少？
12. 字节跳动青训营的最终排名是多少？

二、算法题

1. Agent记忆代码编写