1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

一面结束后，我大概有个预期：联影的面试不会考“广”，而是会继续往“深”和“实战”走。二面的实际体验也基本符合这个判断。整体节奏没有一面那么偏底层原理，但明显更偏向系统设计、问题定位和工程经验。面试官不会再单点拷打某个知识点，而是更倾向于抛出一个真实问题，然后不断追问你：你会怎么分析？为什么这么做？有没有更优解？代价是什么？很多问题没有标准答案，但能明显感受到，对方在判断的是：你是不是一个能在复杂系统里把事情兜住的人。面试题目在一个嵌入式系统中，如果出现“偶发性死机”，但长期无法复现，我会如何设计一套系统性的排查方案？如果系统运行一段时间后性能下降，但CPU利用率不高，我会从哪些角度去判断瓶颈是...