小米 视觉图像算法实习 一面

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1、都知道哪些vllm的优化技术？2、在现有模型的基础上，由于算力问题，如何利用大模型来蒸馏一个3B的模型？3、logistic回归的模型原理和loss。4、给定一个时间序列，如何通过机器学习的方法进行建模筛选出来重要的特征，然后基于规则方法进行建模5、DeepSeek-MTP是用在训练阶段还是推理阶段的，具体过程是怎样的？6、在现有大模型的基础上，如何通过agent的相关方法，训练一个coder模型，撰写金融领域相关模型的代码。

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.实习中，处理的时序数据都是什么样的数据？信号代表什么？3.详细介绍一下项目中的技术部分是怎么做的？4.做pre-training的时候loss的权重是怎么设计的？5.简述一下几篇对比学习的工作，介绍一下技术发展脉络？是否了解MoCo？6.有没有做过大模型微调？LoRA是否了解？为什么可以省显存？7.Agent项目里用的框架是什么？它是怎么决定自己要做哪一步的？8.workflow和agent的主要的区别9.问了几个GRPO的问题10.讲一下归纳偏置11.解决模型过拟合的方式12.transformer里的因果attention怎么实现的13.介绍一下位置编码？旋转位置编码的作用14.梯度消失和梯度爆炸的原因？如何解决？15.手撕：最长无重复子串

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.拷打第一个项目：如果长表格被切分到了两个不同的Chunk，如何保证大模型在回答时不丢失表头信息？为什么不直接把图片转成描述再做文本检索，而是做视觉Embedding？有什么好处？3.拷打第二个项目：你是如何设定记忆总结的触发条件的？是根据对话轮数总结，还是根据Token消耗量来总结？如果测评量表返回的数据量非常大，超过了模型窗口，在不丢失核心指标的前提下，如何对工具结果进行预压缩？4.为什么在做RAG时，切片不能切得太长，也不能切得太短？5.什么是混合检索？为什么一些场景下，只用向量检索效果不好？6.如何在Prompt中设计拒答逻辑，让模型在知识库没有相关内容时，不强行生成答案？7.什么是CoT？它在提升Agent逻辑推理能力方面的原理是什么？8.在Function Call的过程中，大模型返回给后端的是真实运行的结果，还是调用的意图？9.拷打Transformer10.了解MySQL吗？在MySQL中，如果要存储用户的对话记录，你会选择哪种字段类型？为什么？11.Redis有哪些常见的数据结构？12.为什么在大模型应用中，会把一些重复的问题和答案存入Redis缓存？13.介绍一下如何利用Redis存储大模型的响应结果？14.如果两个用户的提问意思一样但表达不同，如何判断该不该命中Redis里的缓存？15.在分布式Agent环境下，用户的Session应该存放在哪里？16.手撕：无重复字符最长子串

发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 有做过强化学习，微调用过什么框架吗3. qwen3.5plus，发现幻觉率很高，该怎么处理。4. qwen3.5的推理模式，有一个开关，知道是怎么生效的吗。5. 有了解openclaw吗，为什么会火，跟manus有什么区别。6. 用过cursor吗，open claude吗7. 了解过moe吗，原理是什么，讲讲如何做负载均衡的。moe是bacth维度还是token维度还是什么维度的激活？8. 手撕：用python实现moe