百度实习大模型算法一面 55min

发一下问题给大家参考，攒人品中。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体?它们之间如何交互?2.实习中意图识别模型需要识别多少个意图?3.750B模型用于什么场景?4.实习中Qwen3VL模型是多少B的?用于什么场景?5.在实习中，你主要的贡献是什么?6.检索环节做了哪些优化?7.答案生成环节做了哪些优化?8.是否做了SFT或强化学习相关工作?在哪个环节做的?9.SFT过程中是否对类别标签做了清洗或修正?10.强化学习的样本量是多少?11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些?12.在校项目中，为什么用对话数据来增强数据集?13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗?14.单智能体能否完成相在校项目关工作?为什么要智能体？15.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么?16.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能?17.如何理解Long-termMemory的实现方式?18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法?19.Context Window能否储存大量电商交互信息?如何解决存储问题?20.推理时若将大量Memory以Token形式给到大模型，Token长度过长该如何处理?21.强化学习有哪些常用技巧?22.若通过SFT进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些?23.SFT的理想数据量是多少?如何确定?24.SFT数据分布一般怎么取?为什么选择该分布而非其他分布?

感觉一直在被打断...1.数据蒸馏是什么？有哪些 trick？2.system_prompt 作用是什么？3.讲一下 grpo4.多模态 grpo 有什么 trick？5.推理路径如何显示输出，模型不遵循指令怎么处理？6.温度的公式和作用，实际中你怎么用的7.手撕：非递减的数组找出给定 k 的最左和最右索引

书接上回，过年爽玩十天之后仍然没收到小马offer，故开始新一轮的面试哈啰约在25号，年后第一次面，人有点懵完全没在状态一顿乱说，估计挂了，不过记录一下顺便说一句这个岗位是社招岗，我投错了，但是HR打电话跟我说没关系，部门那边可以按校招招我，就正常面了一面 30min，对面没开视频：1. 自我介绍2. 介绍一个最相关项目 + 八股  问了各种损失函数细节3. python八股  多线程/多进程？好像问的是具体实现和使用，我说用得少4. BEV相关了解吗介绍一下  我说了BEVformer 然后介绍的时候有点懵说得很乱，没绷住跳过了5. 介绍transformer，介绍nms6. 没coding7. 反问面完自己都没绷住，小半个月没面了有点懵，其实都该说上来的，莫名其妙有一些紧张和结巴了，面试状态还是要一直保持update：主包又看广告复活了，居然没挂，27号发了二面，那就继续蠕动二面 20min，对面没开视频：1. 自我介绍2. 介绍硕士期间研究实习内容3. 训过哪些目标检测模型？挑一个详细介绍  说了SECOND的架构4. coding：写个快排，太久没动手写过稍微卡了一下，最后有点细节问题也没追究5. 反问二十分钟直接结束，面试官感觉很累，声音小而且有些冷淡... 基本也没问什么，感觉对我不是很感兴趣update：对不起，半个小时后就给通过了，是主包说话太大声了，那就三面继续蠕动（面完打电话问了一下HR后续流程，得知面试官是感知的负责人，二面已经通过）对不起我错了，累是您肩挑重担，冷是您平视众生，小是我声音太大（好像真的是越觉得稳了的面试越过不了，越觉得完了的越能过....）三面岗位变成了【英才2026】智驾模型开发工程师-造父·Robotaxi  不知道什么情况谢谢哥，谢谢哥，下周一三面三面 25min，开了视频，hr面：1. 了解其他公司面试和offer的情况2. 在校期间经历3. 对自驾行业特别是L4 robotaxi的认识和看法4. base 工作强度 薪酬偏好  我说期望40w年包打底争取50+，对面说五六十的年包一般是给社招的（实际上主包幻想春招拿到60+的年包，这是可以说的吗）5. 反问  问了应届生培养情况和晋升路线，应届生2年内有4次升职机会，往后变成1年1次没想到第三面就是hr面，哈啰家面试这么chill吗？等一个offer，可能是人生第一份offer

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.项目拷打2.你做的日志解析分析项目里涉及爬虫，具体是做什么的?你有相关的爬虫经验吗?3.用一两句话说明你的爬虫能力深度，以及处理过的最复杂的问题是什么样的?有处理过登录验证码、APP相关的反爬场景吗?4.你做的意图识别项目，描述一下面临的问题、产品需求，过程中遇到的技术难点以及解决方法。5.普通策略下意图识别准确率已经达到95%，经过优化后达到了多少?具体做了什么工作让准确率提升的?6.举例说明意图识别项目的业务场景，包括用户的提问方式、模型的解答形式，以及意图类别的设计逻辑。7.意图识别模型的类别除了商品查询、21类操作手册查询，还有别的吗?遇到无关问题时，模型会归类到哪一类，如何处理?8.提升的3%准确率，是不是主要通过完善数据集实现的?如果要进一步提升准确率，你的思路是什么?9.这个实习的项目中你是主导还是配合角色?这些优化思路是领导给的还是自己提出的?10.你做过的所有项目里，有哪些是自己主导的、有成就感的事情?11.你做的编程助手项目借鉴的是哪个开源框架?除了这个框架，还有没有对其他开源框架做过选型工作?12.你看过这个开源框架的完整代码吗?你觉得它的本质是什么?有了解过检索增强、总结洞察相关的内容吗?13.除了这个编程助手项目，还有其他比较有成就感的事情吗?14.谈谈你对Transformer架构中注意力机制的理解，以及它的实现方式。15.讲讲Transformer架构中编码器和解码器的处理过程，以及两者的区别。