腾讯云AI 产品 一面 校招面经

继续来分享下之前的面经~强度好大，俺不中咧。。。。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.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.单智能体能否完成在校项目相关工作？为什么要使用多智能体？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-term Memory 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？

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递一面 | Agent 生态与工程化面试题 1：请解释 ACP（Agent Communication Protocol）协议的设计思路，它解决了什么问题？参考答案ACP 解决的核心问题：目前各家的 Agent 框架（LangChain、CrewAI、AutoGen 等）各自为政，Agent 之间无法互通。A 公司用 LangChain 写的 Agent 没法直接和 B 公司用 AutoGen 写的 Agent 协作。ACP 要做的就是 Agent 之间的 HTTP——一个开放的、框架无关的通信标准，让不同技术栈的 Ag...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.lora微调原理2.P tuning3.强化学习 ppo grpo4.prompt 微调5.attention结构6.gpt12的结构7.Deepseek r1 训练四个阶段8.Encoder only decoder only 区别9.Llamma12的结构10.Deepseekv2 v3 r1 r1 zero的结构和训练过程11.探讨moe技术细节以及未来发展的困境

给我面没招了。。。1. 项目拷打2. 详细阐述Transformer的底层原理，并说明其能够替代RNN的核心优势；结合Transformer架构的成熟度，分析Self-Attention机制在多模态对齐任务中是否存在瓶颈，以及在实际业务场景中，是否出现过注意力权重完全偏移的情况。3. 讲解LoRA的技术原理，说明LoRA是否仅能嵌入Linear层；分析LoRA无法在LayerNorm层之后插入的原因，以及该操作会对模型训练稳定性产生哪些具体影响。4. 结合实操经验，说明QLoRA降低训练资源成本的核心逻辑；列举常见的模型量化方式，并解释QLoRA选择NF4与FP16组合而非其他方案的原因，阐述NF4的分布拟合逻辑。5. 针对采用multi-query attention优化后，decoder延迟仍居高不下的问题，分析潜在性能瓶颈；探讨vLLM自带的KV Cache是否会成为推理过程中的负担。6. 分别说明Embedding模型与Rerank模型处理文本语料的核心流程，并结合实际应用场景举例说明。7. 结合过往RAG项目经验，讲解从数据清洗到检索服务上线的完整链路搭建流程，重点说明chunk切分的具体策略。8. 分析当前RAG技术落地的最大瓶颈，并阐述你在项目中采取过哪些优化手段来提升检索召回率（Recall）。9. 针对XX领域大模型的训练工作，说明SFT（监督微调）数据集的构造方法与核心思路。10. 结合LoRA微调实操经历，说明rank值的选择依据；在合并adapter权重的过程中，是否遇到过梯度爆炸问题，以及对应的解决方法。11. 结合你的模型部署相关经验，说明模型参数量与硬件算力需求之间的对应关系（例如不同参数量级模型所需的算力配置标准）；以部署一个稀疏率千分之三的235B参数量MOE架构模型为例，估算其所需的算力规模。12. 在搭建RAG知识库时，若需对文档进行动态更新，你采用的是全量嵌入还是增量处理方案？若为增量处理，如何规避新旧文档数据分布不一致导致的检索偏差问题。