美团校招笔试必看——运营版

1.八股：请介绍一下Transformer的核心组件及其作用2.八股：介绍LLM Decoder-Only架构3.八股：你对SFT的理解是什么？与预训练相比有什么差异？4.项目：SFT冷启动时数据集构造需要注意哪些因素？为什么要做数据清洗与均衡采样？5.项目：介绍一下RAG的整体流程。在Agent落地场景中，RAG会遇到哪些延迟和正确率问题？你怎么优化召回链路？6.项目：在你的问答Agent项目中，数据集构造的自动化流程是怎么实现的？7.项目：你是如何利用多Agent协同来提高推理正确率的？调度策略如何实现？8.项目：你提到用DeepSpeed做SFT训练，请讲一下DeepSpeed ZeRO Stage 1-3的区别，以及什么时候用FSDP会更好？9.项目：你做Prompt优化时，是如何判断优化后的Prompt在Agent推理链路中性能提升的？用什么指标来衡量？10.项目：在多Agent系统中，如何保证异步任务执行的稳定性和结果一致性？11.项目：如果Agent推理API需要低延迟响应，你会从哪些方面做系统级优化？12.代码题：lc34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

1，介绍RAG流程；介绍对编码模型的了解、原理、优缺点；如何评估编码模型的能力2，RAG有哪些分类；多模态RAG有哪些实现框架；伪多模态RAG和多模态RAG分别怎么实现，有什么区别；CLIP可以用于哪一类多模态RAG，为什么3，RAG怎么评估，RAG评估体系中最重要的是什么4，传统RAG有什么痛点；介绍GraphRAG，GraphRAG的难点是什么；GraphRAG如何应对增量场景5，介绍微调负责的工作；大模型微调最重要的是什么6，后训练有哪些方式；微调有哪些方式，分别是怎么做的；LoRA原理及参数量7，介绍DPO；DPO与PPO的区别8，介绍一些Agent的实现框架；这些框架有什么区别；LangGraph适用于什么场景；LangGraph构建Agent的方式有哪几种9，场景题：客户输入一个软件或网页界面截图，如何通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用（？？？说实话没太听懂），输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框如何区分10，算法题：2n+1个数，两两成对，找出单独的那个数11，反问

1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？

1.八股：LoRA 和全参数微调的核心区别是什么？在显存和训练效率上各有什么优劣？2.八股：DPO、PPO、GRPO 三者的优化目标有何不同？为什么 GRPO 的 loss 中要显式加入 KL 散度项？3.八股：Transformer Encoder 中 FFN 的作用是什么？4.八股：什么是 DeepSeek 的 MLA？它的优势是什么？5.项目: 你在实习中用 LoRA 微调了哪个开源大模型？具体 rank、alpha、dropout 是多少？为什么这样设置？6.项目：SFT和DPO 数据是否有重叠？DPO 的偏好数据是如何构造的？人工标注成本大概多少？7.项目：你们的 RAG 系统召回阶段用了 BGE-M3 还是 BM25？最终选择依据是什么指标（如 Recall@k）？BGE-M3 输出向量维度是多少？8.项目：为什么不用纯向量相似度直接生成答案，而要再过一遍大模型？这样做对幻觉和安全性有什么帮助？9.手撕：接雨水（LeetCode 42）