继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 介绍项目的业务场景2. 数据是哪来的，怎么洗的，怎么保证准确性3. 为什么要做反思验证4. OCR环节是否会出现过拟合，有什么表现5. 可验证纠错怎么做的6. GRPO奖励怎么设计的7. 为什么要做思维链，这里会不会涉及到过度设计8. 项目上线了吗？后续如果要优化的话有什么思路9. 介绍你Agent的三个模块10. 你觉得哪个模块最重要？为什么11. 介绍你在公司做的这篇文章12. 为什么不用训练13. 你们刷了哪些benchmark14. 项目是否落地，有没有遇到什么困难15. 在该业务场景下，主流的解决方案是什么16. 手撕题：链表反转，需要处理输入输出

努力拥抱AI中…拷打实习1.介绍一个觉得比较有意思有代表性的实习项目2.项目业务场景和目的3.loss怎么算的4.focal loss效果，公式5.数据处理6.跑了哪些评测集7.最终缺陷8.解决办法9.模型之外的方法- 手撕代码岛屿数量

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享拷打项目1.多模态2.信号分析拷打实习，根据实习项目拓展问题1.模型应用场景，优势和短板2.模型训练输入类型3.小样本训练方法4.后端平台设计方案八股介绍几个docker指令手撕代码最大子数组和

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.手撕mha2.flash attention原理？为什么更快？pagedattention原理。3.reward function怎么设计的？entropy变化意味着什么？4.sft数据怎么构建的？滑动窗口怎么设计？多路召回怎么设计的？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.dpo和ppo的区别，dpo有哪些改进，他们的目标函数。3.ppo训练涉及哪些模型？哪些冻结？输出是什么？value、reward、advantage之间关系；clip作用。4.grpo中正确且短，正确且长，错误且长，错误且短四种情况模型倾向排序，为什么？5.grpo目标函数；grpo改进方法了解哪些；dapo核心改进。6.moe和dense的区别，moe会带来哪些问题？7.rl训练推理不一致有了解过吗？哪些方面可能会产生训推不一致？reward怎么设计的？8.fsdp，zero不同阶段，Megatron。9.预训练，sft，rl关系？sft只是做格式对齐吗？10.pre norm和post norm的区别？为什么偏向pre？11.temperature如何控制输出的？12.手撕：mha和池化二选一；2*N地板覆盖

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...

如题，🐀面商汤一面，上来自我介绍完直接给段代码找死锁，🐀找了二十分钟没找出来直接反问环节了😂达成最速传说也确实🐀太菜了

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.怎么优化显存？2.transformer中的注意力机制、为什么用softmax、为什么用点积：余弦相似度不行吗？3.PT SFT RL的关系？可以互相替代吗？4.batch size调整过吗？lr有调整过吗？两者需要一起调整吗？5.LoRA原理？数学原理？6.文档去重？手撕代码（一道浅拷贝，一道hot100中等题）

1、自我介绍2、通俗讲一下大模型从训练到落地到评测的全过程可以把大模型看成一个先大量学习、再针对任务训练、最后真正上岗工作的系统。第一步是预训练。这个阶段会给模型非常大量的文本，让它去做“根据前文预测下一个词”这样的任务。比如给它一句“今天天气很”，它要预测下一个字可能是“好”还是“热”。这个过程做得足够大以后，模型就会学到语言规律、常识知识、一些推理模式和表达能力。第二步是微调或者对齐。预训练出来的模型虽然懂很多东西，但不一定会按人的要求回答，所以还要进一步训练。比如给它大量“问题-答案”数据，让它学会更像助手一样回复，这就是 SFT。有些场景还会继续做人类偏好对齐，比如让模型学会什么回答更...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.如果让你设计一个AI Agent的工作流编排画布(类似LangFlow)，你会选择什么技术栈，核心难点在哪?2.在RAG(检索增强生成)系统中，前端如何优化长文档的展示与引用来源的跳转?3.谈谈AI时代下，前端工程师的角色发生了哪些转变?4.面对快速迭代的AI技术，你如何保证团队技术栈的稳定性与前瞻性?

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.React的Fiber架构是如何优化大模型流式输出时的UI渲染的?2.在处理AI返回的Markdown内容时，如何防止XSS攻击?3.如何实现一个高性能的AI聊天长列表?4.谈谈你在项目中是如何管理Prompt模板以及AI状态流的。5.AI流式输出(Streaming)过程中，如果前端渲染跟不上后端推送速度，你会如何处理?6.如何实现AI绘图场景中的局部重绘(Inpaint)功能?7.你们是如何监控AI云平台的性能指标的?8.介绍一个你处理过的最复杂的AI相关前端问题。

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.请简述一下SSE(Server-Sent Events)与WebSocket的区别，为什么AI聊天场景多采用SSE?2.在实现AI聊天对话框时，如何处理长文本自动滚动到底部，并保证用户手动向上滚动时不被干扰?3.说一下CSS中实现对话框气泡(带小三角)的几种方式。4.Promise.all和Promise.allSettled在处理多个Al模型接口并行调用时有什么区别?5.手写一个防抖(Debounce)函数，并说明在AI搜索建议场景下的应用。6.给定一个包含括号的字符串(如AI生成的代码块)，判断其括号是否合法。

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 注意力机制2. LN和RMSNorm3. 长思维链了解吗？（不太了解4. 多模态了解吗？（不了解5. LoRA和 QLoRA？6. 多轮对话怎么处理（主包只是讲了讲自己的思路7. GRPO讲解一下

问题 1.为什么专业第一保研保了本校？2.介绍你在商汤做的平台产品。你在中间负责了什么？3.在这个项目中觉得使用模型出现了什么困难？（回答方向：通用模型在业务应用中的 weakness 和解决方法。）4.你自己的项目做 AI 素材生成，这个链路是怎么搭建的？（回答方向：用户内容需求，模型效果评估，使用技术方法，如何执行（llm+多模态+html））5.你如何保证成功率？（回答方向：影响因素有文本，模型，效果，技术分别如何解决）6.你对语言模型和图像模型在应用的产品方向上感觉有什么不同吗？（回答方向：评估体系维度不同；角色不同。语言模型做决策多模模型重生产）7.反问：团队的产品是什么？素材在广告场景投放，业务指标是什么？生成素材采用的方案？看中候选人什么能力？什么时候有反馈？

问题 1. 你在商汤的工作是偏算法还是偏产品？这个平台的核心定位是什么？2. 你提到这个平台，我理解他是类似于一个 XX 的平台，那既然在有（大厂）产品的情况下，你怎么看待商汤的这个产品的价值和定位？DAU 如何？3. 第二段：你在这个公司的底层数据集是如何构建的？是爬取还是什么？4. 你提到的这个品牌调性，不同品牌有不同的内容需求，当你去提取这个标签的时候，会用什么样的内容？5. 产品的评估指标是什么？如何定义这个指标？6. 你在腾讯这个项目，是一个什么产品？7. 浏览器产品你的产品生态定位是什么？对 DAU 的贡献是什么？反问：1. 快手内的这个部门的架构，为什么负责？2. 主要服务形态是什么？for 内部还是外部？3. 面试要聊几轮，后面还有多少流程？

问题 1. 你的创业项目是什么？几个人？你的角色是啥？你们怎么收费？2. 你们盈利了吗？现在几个项目？聚焦什么方向？3. 市面上有很多这样的服务，你们怎么获客？客户为啥买你们的服务？你们的核心优势是什么？4. 讲讲蓝标这个项目，蓝标为什么要做这个事情？5. 黑话太多了，直白点告诉我，说大白话？6. 字节也在做这个事情，为什么蓝标要做？他的目的是啥？7. 数据哪来的？怎么做 AI 搜索匹配？8. 内容这块，你怎么分析内容？标签结构是啥？讲层级举例子。9. 商汤这块主要做了什么？（简单问，没深入）10. 回到你的创业项目，你们做这么多，有主线吗？你做这个的目的是什么？你什么规划？反问1. 目前团队的业务分布，会包含哪些？2. 希望团队招来的校招生的用户画像？

一面： 1. 你在调研的时候对商汤大装置是一个怎么样的认知？2. （针对我提到整理了10多条商汤大装置的优化见解）你有没有兴趣分享一下？3. 你可以就两个项目二选一挑一个讲，主要想听一下你整个产品设计的流程，比如从收集到的需求是什么样的？怎么把这些需求汇总和抽象，变成可以落地的原型图和产品方案？4. （提到用AI生成分析报告时）你们具体这块怎么做的？5. （介绍项目中用大模型的节点时）这种逻辑有必要这样做编排吗？如果直接代码开发呢？6. （回到项目演示）希望你举一个比较细节的例子，比如你从头到尾跟下来的一个feature，讲一下需求落地时遇到了哪些困难？比如做评审时有没有研发的challenge、业务问题等，以及你是怎么解决的？7. 你这个项目是实验室的横向项目吗？8. 这个平台最终上线了吗？9. 你在这个项目里的主要分工是什么样的？10. 除了项目相关工作，你自己本身的论文方向是什么？11. 学校是外地的，base地能来北京吗？12. 要来实习的话，大概多久能到岗？实习时长会有多长？13. 反问14. 你后面是比较倾向做B端还是C端？或者你想做的产品经理是偏AI应用还是什么方向？二面：1. 请挑一个你参与过的、觉得对个人最有价值的项目，并说明项目本身的价值体现（如是否提升能效、创新生产力等）以及你在项目里的价值体现。2. 你用什么样的方式做需求挖掘与澄清？从需求落地到最终交付，要产出哪些文档，每个文档的大致结构是什么？3. 如果甲方的决策者跟使用人员（一线工程师）需求不一致，你会怎么办？4. 你用PPT做内外拉通，PPT里每一页大概讲什么内容？5. 你们做的具体是什么？是做算法的产品、CV视觉处理产品，还是系统数据相关产品？6. 以项目中可能会涉及到的某情况为例，你们产品中AI驱动的方法，与传统的技术的区别是什么？7. 结合你展示的平台图，说明AI从数据进入、数据处理到最终呈现的整个处理流程。8. 这个产品落地了吗？9. 你们用到的Deepseek模型是哪个版本？10. 你们用什么办法降低误报率？11. 你有深度参与过产品技术选型吗？比如是否使用开源产品、涉及的技术（模型、推理服务等）以及运行设备的选择，详细说说？12. Transformer模型中的多头注意力机制是什么？它是干什么用的？13. 除了大模型相关课程，你接触过CV相关的课程吗？14. 你参与过云计算的项目，或学习过云计算的产品吗？15. 按产品架构层级来说，你理解的“观测”都有哪些内容？16. 说一下对open telemetry的理解？17. 说一下你对AI Infra的理解？18. 你的英语怎么样？六级多少分？能否满足阅读和翻译国外前沿科技信息的需求？19. （开放题）电梯的楼层按键为什么要放在电梯内部（外部仅设上下按键）？请谈谈你的思考过程。20.反问环节三面（HR面）：我以为HR面只是谈薪之类的，所以就没有录制会议，但后面发现也是会提问一些业务问题，但总体来说比较轻松。主要针对一面二面他收集到的两位面试官对我的面评去让我谈谈我自己的看法。之后就是传统的谈薪以及确认到岗时间环节。总体来说商汤的推进进度是非常快的，一面结束5分钟后立马打电话通知立即二面，二面之后立即三面，全程2.5小时左右。

在期末考完的第一天面三个试 感觉全g了 😁😅😰😭😭😭😭😭😭😭猿辅导 一面g商汤 算法题没跑通 一面gg美团一面g猿辅导 写完了算法但是面试时间八股两次不会。一个还是很基础的。上午当时困得一批。之前几天只睡三四小时复习期末考的数学课。。中午马上灌奶茶提神。商汤 最小岛屿数量  ，思路有bfs写的过程，没跑通我提出本地ide debug 呵呵直接让我说思路美团和面试官聊的很好。写算法最小k个数问题 很经典的问题思路一开始就有 。结果写一半突发奇想 Python的heapq 有nlargest 直接用 记反了参数传入顺序。调试办法没弄出来。只能用原来的方法。面试官等不下去了。只跑通了样例。就结束了。我感觉我这种有oj的加没有ide提示可用方法函数的。就得多练。。使用本地ide在提供记忆方法名和参数位置，加debug。太熟了。。在白板上啥都不会。明天还要字节面 感觉要连跪了😭😭😭😭

题目1：最大它乘次数