📍面试公司：蔚来🕐面试时间：2026.03.16💻面试岗位：大语言模型强化学习算法实习生❓面试问题：自我介绍项目经历1，拷打项目动机，方法细节，评测方式，遇到的难点和解决方式，提出的方法为什么有效强化学习算法理论基础，介绍PPO算法，算法计算公式，优点，训练流程，介绍GRPO算法，特点，优势有关强化学习算法的代码库，TRL，VERL，Ray等询问对于Agentic RL 的认识，其中可能存在的难点，答了算法侧的稀疏奖励问题和工程实现上各类工具的稳定性编程题，word1->word2的最小操作次数🙌面试感想：自我介绍吟唱时间太长，适当压缩为教育背景，研究背景，项目/实习经历的简单介...

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1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...