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后端开发工程师相关题目
计算机视觉模型与 ChatGPT 这类大模型的网络有什么区别？
计算机视觉模型和 ChatGPT 类大模型的差异主要在输入形态、主干结构、训练目标、上下文建模方式和推理生成范式。
多用户并发 Agent 中，记忆模块如何做隔离并保证线程安全？
这题考察多用户并发 Agent 的状态边界设计：记忆必须按 tenant、user、session 或 conversation 隔离，外部化存储并避免进程内共享可变状态，同时用原子写入、锁、版本号和异步上下文传递保证并发安全。
LLM 服务用 vLLM 和 Streaming 输出时，如何在首 token、总延迟和吞吐之间折中？
这题考 LLM 推理服务的性能取舍，回答要把 vLLM/KV-cache、Streaming、TTFT、总延迟、吞吐和 batching 之间的矛盾讲清楚。
Agent 系统 Prompt 如何设计迭代，并处理用户请求不完整的意图补全？
这题考 Agent system prompt 的工程化设计，以及用户请求不完整时如何识别缺口、澄清、假设和补全。
Agent 场景下 Prompt 自动优化应如何工程化设计？
这题考 Agent Prompt 自动优化的工程化闭环，回答要聚焦候选生成、离线评测、安全门禁、灰度实验和回滚。
大模型 SFT 微调效果不好时，可以从哪些数据、模板、训练配置、参数高效微调和评估闭环维度优化？
这题考的是 SFT 效果诊断和优化方法论：要把问题拆成数据质量、任务分布、指令模板、训练超参、PEFT 配置、基座能力和评估闭环，而不是只说多清洗数据。
Agent 的计划模式是什么？如何把用户目标拆成步骤、工具调用和可恢复执行状态？
这题考 Agent 运行机制：计划模式不是让模型多想一会儿，而是把开放目标转成可执行、可观测、可重试、可恢复的任务状态机或工作流。
同题还出现在 1 个公司岗位
向量检索中常见相似度计算指标有哪些？余弦相似度、点积和欧氏距离如何选择？
这题考向量检索基础和工程选择：候选人要能解释 cosine、dot product、L2 的含义、适用前提、归一化关系，以及为什么指标要和 embedding 训练目标及索引配置一致。
Agent 调用服务端 API 工具的完整流程是什么？如何完成参数生成、鉴权、执行、错误处理和结果回填？
这题考 Agent 工具调用的工程链路：模型通常不直接访问业务 API，而是由宿主系统基于工具 schema、权限、参数校验、执行器、错误处理和结果回填来完成闭环。
同题还出现在 2 个公司岗位
Agent 系统中的 skill（能力模块）应如何设计和实现？
这题考 Agent 能力模块的工程抽象，回答要说明 skill 的边界、契约、工具绑定、权限、测试、版本和失败处理。
同题还出现在 1 个公司岗位
RAG 项目里的召回排序链路如何设计，Embedding 召回、粗排、重排和答案生成各自承担什么职责？
这题考 RAG 的工程链路设计：不是只接一个向量库，而是要把查询理解、混合召回、粗排、重排、上下文拼装、生成约束和评测闭环讲成一条可上线的检索增强系统。
同题还出现在 3 个公司岗位
Agent 微调中如何选择和清洗训练样本，哪些样本质量问题最容易改变模型行为？
这题考 Agent 微调数据的样本选择与清洗能力。与普通 SFT 不同，Agent 样本不仅有问答文本，还包含意图、计划、工具选择、参数、工具结果、状态变化、安全边界和最终回复。回答要说明哪些样本值得训练、哪些噪声会改变模型行为，以及如何用指标验证。
同题还出现在 1 个公司岗位
从用户行为日志抽取 Agent 训练对话时，如何做归一化和事件抽象？
这题考从用户行为日志构造 Agent 训练对话的能力。关键不是把日志拼成聊天记录，而是做会话切分、事件抽象、状态归一、隐私脱敏、目标推断、轨迹标注和质量过滤，让低层行为事件变成可训练、可审计、可评估的 Agent 对话样本。
DPO 是什么，和 SFT 在训练目标、数据形式和适用阶段上有什么区别？
SFT 和 DPO 都用于大模型训练后的对齐阶段，但目标不同。SFT 是让模型学习应该怎么回答的示范答案，DPO 是让模型学习同一问题下更偏好哪一个回答。SFT 更偏能力和格式学习，DPO 更偏偏好对齐、风格控制和质量排序。
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