拼多多 Agent 开发一面：RAG 切块、混合检索与 BM25

拼多多 2026 秋招 Agent 开发一面面经。考点集中在 RAG 工程：切块粒度的取舍、混合检索与 BM25 原理、Top-K 噪声处理、端到端延迟优化、MCP 全链路，以及记忆机制、文档多版本共存和两道手写题。

百度大模型算法岗一二面面经（对齐、Agent 与多模态）

百度大模型算法岗一面二面面经合集。一面围绕对齐算法选型（GSPO 与 PPO、GRPO 对比）、视觉语言模型、多智能体拆分与记忆、Qwen 多模态与 MRoPE、RAG；二面深入 ReAct、SFT 与 RLHF 数据、奖励模型、检索选型与 QKV。

字节 Agent 开发后端日常实习一面面经，全程沿简历里的两个 Agent 与 RAG 项目下钻：LangGraph 工作流选型、AI 合成评测集的构造与质量控制、BM25 与向量检索的混合召回、RRF 融合、Cross-Encoder 重排的必要性，最后是一道偏简单的贪心手撕题。

快手前端一面面经，题目围绕 AI 链路展开：DFS 实时循环与成环、为什么选 pgvector、BM25 与 RRF 融合、多 store 分片、解析缓冲与渲染缓冲、节奏控制、SSE 不完整行处理；AI Coding 环节本想自己下载题目，结果 AI 直接把题做完。