1.设计一个电商导购 RAG 系统，要求给出完整链路和瓶颈点。2.召回层你会放几路？每路的职责怎么分？3.query 改写怎么做，怎么避免语义漂移？4.重排模型如何离线训练与线上蒸馏？5."命中检索但生成幻觉"你会如何分层定位？6.线上P95突然上升30%，你如何10分钟止血？7.如果要在一周内恢复体验，你排优先级的原则是什么？8.Continuous Batching 在你场景里是否值得上？9.KV Cache 占用如何估算？你们做过哪些降占用策略？10.如果预算砍半，你保留哪些模块，砍掉哪些模块？11.618大促场景下，准确率和延迟冲突时你怎么取舍？12.你如何向产品解释"离线分高但线上没提升"?📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1. 大模型相关经历深挖：你项目里最核心的贡献是什么，怎么验证有效2. 对比学习 loss：负样本和正样本拉不开/太像了，你会怎么改损失或采样3. FlashAttention 跟普通 attention 的差异？实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落4. 3D 并行里 DP/DDP 你怎么理解；实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节5. 14B：FP16 权重大概多大；训练还要加哪些；INT8 大概能省多少6. torch.contiguous() 干嘛的？推理为什么在意连续性7. 代码：读 txt 井字棋（3×3），判断当前玩家是否获胜8. 交叉熵损失：解释/怎么写9. 线性回归用 SGD：更新公式怎么推/怎么写⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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面试很难，还是要多多练习,发点面经攒攒人品～1.Embedding与生成模型协同工作是怎么做 的?2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法?3.大模型输出幻觉如何识别?有什么自动化评估指标?4.搜索准确性不高你怎么排查?召回、排序哪个阶段最可能出问题?5.如何从系统层面提升搜索结果的相关性?6.你在项目中做过哪些相关性优化?有没有量化结果?7.生成式搜索能否保证top-1的准确性?怎么提高?8.生成式搜索流程怎么设计?9.生成式排序你了解吗?10.如何构造排序模型训练数据?如何解决正负样本不均?