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给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1. 推荐场景多是ID类特征，如何结合大模型做2. 介绍下mmoe3. 模型优化中一共几个expert，3个expert，每个任务加expert，expert之间有交互吗，是否做过消融实验4. 选择特征是在bottom部分还是在expert的部分，每个任务的bottom部分相同吗5. 模型的样本量多少？6. 原始样本数据的正负样本比例，处理后的呢？7. 正负样本比例差别大的话如何处理，纠偏怎么做？8. 模型训练是单机训练吗9. 模型新增预估目标，模型的预估是什么？10. AUC的含义，计算方法，分子分母11. 介绍一下Adam优化器，一阶和二阶是如何设计的12. 手撕逆序对，用归并排序

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.在 Agent 多轮对话任务中，你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面？2.简要介绍一下 SFT 的核心流程以及数据集的构建策略。3.SFT 之后常见的 Post-Training 还有哪些？它们之间的目的有何区别？4.什么是 RAG？它是怎么提升生成质量的？5.与传统的检索 + 模型生成的流程有什么不同？6.如何评估一个 RAG 系统是否有效？7.PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么？8.DPO 训练通常有哪些注意事项？9.项目里的 Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？10.项目提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？11.是否设计过异常 fallback 策略？12.Agent 的评估体系通常包括哪些维度？13.项目中微调 Qwen 时，选择的训练阶段是如何确定的？14.Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略？

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.用户在抖音里进行搜索，和在百度上进行搜索，两者最核心的用户意图和期望获得的结果形态有什么根本不同?2.如何理解AI大模型和抖音内容生态的结合，会给抖音搜索带来新的增长动力?3.请你举一个具体的例子，说明你理解的这个新动力是什么?4.分享一个你近期在使用抖音搜索时，感到非常不满意或体验很差的经历。5.你认为导致这个问题的根本原因是什么?6.一个用户搜索周末去北京哪里玩?传统的搜索会返回一个视频列表，7.如果由你来设计，你会如何利用AI大模型的能力，提供一个革命性的、而非改良性的搜索体验?8.请你构思一个目前抖音搜索上不存在的、由AI驱动的全新搜索功能。9.这个功能的灵感来源是什么?它解决了用户的什么痛点?10.如何科学地衡量一个AI搜索结果的用户满意度?11.你会建立一个怎样的效果评测体系?12.大量用户反馈抱怨AI的回答虽然正确，但没有抖音味儿，很无聊。