美团一面 65min 3/20

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1，介绍RAG流程；介绍对编码模型的了解、原理、优缺点；如何评估编码模型的能力2，RAG有哪些分类；多模态RAG有哪些实现框架；伪多模态RAG和多模态RAG分别怎么实现，有什么区别；CLIP可以用于哪一类多模态RAG，为什么3，RAG怎么评估，RAG评估体系中最重要的是什么4，传统RAG有什么痛点；介绍GraphRAG，GraphRAG的难点是什么；GraphRAG如何应对增量场景5，介绍微调负责的工作；大模型微调最重要的是什么6，后训练有哪些方式；微调有哪些方式，分别是怎么做的；LoRA原理及参数量7，介绍DPO；DPO与PPO的区别8，介绍一些Agent的实现框架；这些框架有什么区别；LangGraph适用于什么场景；LangGraph构建Agent的方式有哪几种9，我这里有个场景，就是客户输入一个软件或网页界面截图，怎么通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用，输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框怎么去区分10，算法题：2n+1个数，两两成对，找出单独的那个数

1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

很多人问我如何准备大模型的面试，分享下我的经验，针对两种情况：1. 有大模型实习2. 无大模型实习针对无大模型实习的情况，我建议先找一段中厂实习为主，比如 zhipu、Minimax （当然有大厂进大厂）这些，相对容易进，尽量积累大模型实习经历。针对有大模型实习的情况，复习内容为：1. 常规八股（transformer、bert 等）2. 最新八股（GQA 等）3. 技术报告（一定要自己看原PDF，目前推荐 DeepSeekV3, R1, kimi1.5, Minimax-01, Qwen2.5, Qwen2.5-VL）4. 手撕 Leetcode：Hot1005. 手撕模型，比如 MHA 这些首先是常规八股和最新八股，这一部分可以自己找找网上资料，整理好的，背。然后是技术报告，目前推荐的内容有：1. DeepSeekV3：必读2. DeepSeekR1：必读3. Kimi1.5：选读4. Minimax-01：选读，据我所知最长上下文模型（外推到 4M，不过好像被 LLama4 的 10M 超过了）5. Qwen2.5：必读6. LLama3.1：必读7. Qwen2.5-VL（如果简历有多模态内容）：选读重点关注：1. 阶段训练（预训练几段、Post-training 几段？上下文用了多少？数据配比是什么？）2. 模型创新点（MHA 创新是什么？作用是什么？）3. 上下文优化创新点（一般是优化显存和阶段训练）4. 多模态优化创新点（简历有多模态内容）5. 几个模型不同之处（比如 Qwen2 和 Qwen2.5 的不同之处）最后是手撕，Leetcode 只刷 Hot100 够了，模型手撕建议关注（我目前会的）：1. MHA2. LayerNorm3. Transformer Encoder (MHA+LayerNorm+FFN)4. PE（绝对位置编码）5. ROPE6. SwiGLU7. RmsNorm每次面试前快速过一遍就 ok 了。

1、自我介绍2、实习介绍, 遇到过什么困难,有什么提升3、如果现在就是开发的话，一般用什么 IDEPython 开发我一般用 PyCharm 或者 VS Code。如果项目偏工程化、代码量比较大、需要比较强的调试和项目管理能力，我更倾向用 PyCharm，因为它对 Python 项目结构、虚拟环境、断点调试、调用链查看支持比较完整。如果项目需要同时处理前后端、脚本、配置和容器文件，我会用 VS Code，因为插件生态更灵活，远程开发也比较方便。如果涉及服务部署和 Linux 环境排查，我也会结合终端、vim、tmux 一起用。4、项目介绍5、上线后出现 bug，一般怎么处理线上出现 bug 时...