蚂蚁时间线

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、实习拷打2、模型蒸馏的数据如何做的?如何清洗馏得到的数据?3、有没有使用强化学习做过数据仿真。这个之前看过一篇论文，刚好讲了一下。4、有没有了解过训练推理一致性这个领域?我讲了一下强化学习领域的推训一致性，固定flash attention分块策略，vlm推理框架固定page attention分块策略。5、模型量化如何做的。gptq，qat等等，并说明为什么选择了w8a16的量化?6、写一下ppo算法的损失函数和GAE优势函数。主要还是讲明白7、一个场景题8、手撕题hot100，中等题，合并k个升序链

一、Java基础重点内容面向对象：封装、继承、多态equals 与 hashCodeString、StringBuilder、StringBuffer重载 vs 重写深拷贝 vs 浅拷贝准备方法熟悉核心语法和设计思想能解释常见面试题原理配合刷经典基础题二、集合框架重点内容List：ArrayList、LinkedListMap：HashMap、ConcurrentHashMapSet：HashSet、TreeSet高频考察HashMap 底层结构扩容机制hash 冲突解决JDK7 与 JDK8 实现区别准备方法理解底层数据结构能说清 put / get 过程理解不同集合使用场景三、并发编程重点...

工程类偏多🏓1. dpo 和 sft 的区别，先 dpo 后 sft 可以么2. 如果把 DPO 用在“第一轮对话”，你会怎么做数据集？prompt、chosen/rejected 你打算怎么来3. 多轮对话的数据分布你会怎么设计：单轮和多轮各占多少，为什么这么配4. 具体到 DPO 数据，多轮样本你会怎么采样/怎么配比（有没有什么坑）5. reward hacking 你怎么看？一般怎么防，怎么兜底⭕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，想求职算法岗的同学，需要进行高质量项目辅导，提升面试能力，☎欢迎后台联系。

发点面经攒攒人品1、你在线上或离线训练时，过拟合怎么处理？直接说你最有效的三个方法和拿到的收益。2、把 BN 讲透：原理是什么；训练期和推理期用的统计量有何不同；跟 LN、GN 比，分别什么时候用、怎么取舍。3、分类和回归你最常用哪些损失？你更偏好哪几个，为什么（从鲁棒性、梯度、数值稳定性上谈）。4、L1 和 L2 正则你怎么选？它们各自的效果与风险是什么，工程里你是怎么权衡的。5、二元和多分类的交叉熵你怎么写？在工程里你怎么做数值稳定实现。6、AUC 到底在统计上代表什么？你怎么计算它，在线上业务里你如何解释“这次 AUC 提升”的含义。7、你做 CTR/CVR/CTCVR 联合建模时，ESMM/ESMM2 是怎么推导与工程落地的？线上到底带来了什么收益。8、Transformer 里因果注意力的 Q/K/V 各从哪来？Mask 具体怎么实现。9、Scaled Dot‑Product Attention 为啥要除以 √dk？如果不除会出什么数值或训练问题。10、把 Transformer / Decoder‑only 的整体结构过一遍，各个组件分别在干什么，有哪些常见变体。11、位置编码这条线你怎么选：绝对 PE、相对 PE、RoPE 各自的思路、优势和局限，结合你的项目谈取舍。12、长上下文怎么搞？Rope scaling、Position Interpolation、KV Cache 管理、检索增强、窗口注意力，你的实战方案是什么。13、KV Cache 在训练和推理中的差异是什么？它的加速价值有多大，吞吐与延迟你是如何权衡的，vLLM/paged‑attention 需要注意什么。14、PEFT 方案里（LoRA/QLoRA/Prefix/Prompt‑Tuning/Adapter）你怎么选？说说稳定训练的经验。15、SFT 和对齐（RLHF/DPO/IPO/PPO）原理差在哪？在不同数据与资源条件下，你怎么选路线。16、RAG 系统你怎么设计？切分、索引、召回/重排、压缩/融合、兜底策略怎么串。17、提示词工程你是怎么搞的？System/角色/约束/分步指令怎么写，如何防越狱