Adept AI SWE New Grad面试题和答案
Adept AI SWE New Grad面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
回想起那天收到Adept AI面试邀请的邮件，心情还是有点小激动的。毕竟是家明星AI-Startup，做的方向也超级酷，是AI知识工作助手，能用自然语言操作各种软件。当时就觉得，这不就是未来的样子嘛！
不过说实话，准备面试的过程还是挺头秃的。网上关于Adept AI的面试信息少得可怜，地里也就零星几个帖子，大部分还都是Research岗的。我一个申Software Engineer New Grad的小透明，真的是两眼一抹黑，只能靠着对他们产品和技术的理解，自己瞎琢磨面试官可能会问什么。
因为实在没找到真实的面试流程，我就不瞎编了，免得误导大家。不过，我根据他们公司的技术栈和产品方向，整理了几个我觉得非常可能会被问到的面试题，希望能给后面想冲这家的小伙伴们一些参考。踩过坑的人都知道，准备充份点总没错。
- LeetCode Algorithm题：Implement a simplified version of a text diffing algorithm.
这道题其实不难，但很考察基本功。面试官想看你处理字符串和动态规划（Dynamic Programming）的能力。最经典的解法就是基于Longest Common Subsequence (LCS)来做。先找到两个文本的最长公共子序列，然后不在这个子序列里的部分就是差异所在。你需要定义一个二维的DP table，dp[i][j]表示第一个文本的前i个字符和第二个文本的前j个字符的LCS长度。状态转移方程也不复杂，如果text1[i-1] == text2[j-1]，那么dp[i][j] = 1 + dp[i-1][j-1]；否则，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。算出整个DP table后，再从右下角回溯，就能重建LCS，进而找出diff。Time Complexity是O(m×n)，Space Complexity也是O(m×n)。
- Data Structure题：Given a list of tasks with dependencies (e.g., task A must be completed before task B), find a valid order to execute all tasks.
这题一听就是拓扑排序（Topological Sort）的经典应用。不得不说，图论问题在AI公司的面试里还挺常见的，因为很多东西都能抽象成图。解这道题可以用Kahn's algorithm，基于BFS的思想。先把所有入度（in-Degree）为0的节点（也就是没有前置依赖的task）加进一个队列里。然后，当队列不为空时，不断从队列里取出一个节点，加到结果列表里，接着把它指向的所有邻居节点的入度都减1。如果某个邻居节点的入度减到了0，就把它也加入队列。循环直到队列为空。最后检查一下结果列表里的节点数是否等于总的task数，如果不等，说明图里有环，不存在合法的执行顺序。这个Algorithm的Time Complexity是O(V+E)，V是节点数，E是边数。
- System Design题：Design a system that allows users to control a web application like Google Sheets using natural language commands.
这绝对是Adept AI的核心业务场景题。面试官想考察你对整个产品链路的理解。我会从以下几个方面来回答：首先是API and Frontend层面，需要一个地方接收用户的语音或文本输入，可能是一个浏览器插件或者桌面应用。然后是Backend的核心，一个Natural Language Understanding (NLU)模块是必不可少的，它负责把用户的模糊指令（比如“把第二列加粗并标黄”）解析成结构化的意图（Intent）和实体（Entities），比如{action: 'format', target: {column: 2}, style: ['bold', 'yellow']}。这个NLU模块背后可能就是一个大型语言模型（LLM）。接着，需要一个Action Executor模块，它接收NLU的输出，并将其转化为具体的操作指令，比如生成一段JavaScript代码或者调用Google Sheets的API来执行格式化操作。这中间还需要一个State Tracker来维护当前的上下文状态，比如用户正在操作哪个表格。整个System Design需要考虑可扩展性、低延迟和高精度。
- Machine Learning基础：Can you explain the self-attention mechanism in the Transformer architecture?
对于一家做LLM相关应用的公司，问Transformer简直是必然的。Self-attention是Transformer的灵魂。简单来说，它允许模型在处理一个序列（比如一个句子）时，为序列中的每个单词动态地分配不同的权重，从而判断哪些单词对当前单词的理解最重要。具体实现上，每个输入单词的embedding会被线性变换成三个向量：Query (Q), Key (K), 和 Value (V)。然后，用当前单词的Query向量去和所有单词的Key向量计算一个分数（通常是点积），这个分数代表了其他单词对当前单词的“关注度”。之后用Softmax对分数进行归一化，得到权重，再用这个权重去加权求和所有单词的Value向量，就得到了当前单词的self-attention输出。这个机制使得模型能够捕捉句子内部的长距离依赖关系，比传统的RNN或LSTM要强大得多。
- 开放性问题：What are the trade-offs between using a smaller model (e.g., 7B parameters) versus a larger model (e.g., 70B parameters) for our product?
这个问题非常practical，考察的是你对模型部署和商业应用的思考。我会从几个维度来分析：首先是性能（Performance），更大的模型通常在各种NLP任务上表现更好，理解能力更强，生成的文本也更流畅自然。但这不是绝对的，有时候在特定任务上finetune过的小模型也能达到不错的效果。其次是成本（Cost），大模型的训练和推理成本都非常高昂，需要大量的GPU资源，这直接影响到产品的定价和盈利能力。然后是延迟（Latency），大模型推理慢，如果产品要求实时交互，过高的延迟会严重影响用户体验。最后是可部署性（Deployability），大模型对硬件要求高，很难在端侧设备（比如手机或笔记本）上运行，而小模型则灵活得多。所以，选择哪个模型，需要在效果、成本和用户体验之间做一个复杂的trade-off。
面完Adept AI（虽然只是我想象中的面试），最大的感受就是，这家公司对工程师的要求真的很高，不仅要懂扎实的Software Engineering，还要对AI和Machine Learning有很深的理解。他们不是在招一个普通的Backend或者Frontend工程师，而是在找能和他们一起构建下一代人机交互范式的伙伴。
希望我的这些准备和思考能帮到大家。求职不易，尤其是在现在这个行情下，但每一次的努力都不会白费。哪怕最后没有拿到offer，这个准备的过程本身就是一种成长。大家加油！
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