拼多多算法实习一面

攒人品中！ 问八股：1.介绍一下transformer架构，它解决了rnn和cnn哪些无法解决的问题？2.怎么理解词与词之间距离的概念？为什么大模型需要知道这个距离？3.transformer的核心机制是什么？能不能用一个具体的例子串一遍里面所有概念？4.你提到的QKV能不能具体讲一下？它的核心作用是什么？5.模型层叠加之后会出现什么问题？我们要引入什么机制去解决这个问题？6.传统的残差机制会有什么问题？现在业界有没有提出一些新的解决方案？7.现在业界有很多先进的大模型，有些是7b，有些是325b，这个b的概念是什么？我们在做模型选择的时候怎么选？8.对于不同的细分领域，能不能讲一下你对现有的模型厂商他们参数量选型的了解？9.现在给你一个场景，比如说我们做ai coding，你会怎么去选择参数量？10.对话型模型和推理型模型之间的区别是什么？分别适用于什么样的场景？11.简要的介绍一下engine、sub engine、skill、mcp这几个概念，他们的用途是什么？在代码开发过程中分别用来解决什么问题？12.在开发过程中，多轮迭代会话后工程越来越难以维护，你有没有什么好的建议？13.对于上下文工程的最佳实践，常用到的一些技术或者解决方案都有哪些？14.目前这个体系还很复杂，有没有现成的东西来辅助我？有没有了解现在开源社区很火的一些解决方案？问实习：15.聊一下实习期间你遇到最困难的一件事，这件事你是怎么解决的？得到了一个什么样的效果或结果？16.为什么你会选择lsp这个方案？你是怎么找到和评估这个方案的？17.如果说进一步提升的话，你觉得还有什么方向可以改进？让你现在再做一遍的话你是否会选择重新设计？无手撕

1. 你对 Claude Code、Codex、OpenHands 这类 Coding Agent 的理解是什么，它们的核心差别在哪这类产品表面上都在做“让模型帮你写代码”，但真正拉开差距的不是补全能力，而是任务编排、工具使用、上下文管理和反馈闭环。像 Claude Code 更强调命令行工作流、仓库级理解和连续执行，适合把模型放进真实开发环境里；Codex 早期更偏代码生成和 API 能力，强在补全和局部代码理解；OpenHands 这类开源 Agent 往往更强调可扩展性和多工具编排，方便接入自己的环境和流程。如果从工程视角看，这类 Agent 最终拼的是三件事：一是对代码仓库的建模能力，...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.论文拷打2.如何确定改进的方向，动机是什么3.问了一下实习做的工作，没细问4.深度学习基础知识，网络怎么初始化5.过拟合6.dropout，推理时dropout需要什么额外处理7.手撕，算sqrt()，要写两种方法，牛顿迭代和二分查找

1. 自我介绍2. 介绍你做的模型loss设计，包含基础损失与辅助损失，说明各部分作用与梯度流动逻辑模型loss采用多任务联合优化框架，主损失负责核心任务拟合，辅助损失用于约束特征对齐、分布对齐与梯度稳定。以多模态分类模型为例，主损失使用交叉熵损失，直接优化分类准确率；辅助损失包含对比损失用于拉近同类特征距离、拉远异类特征，以及KL散度损失用于对齐教师模型与学生模型的分布。训练时通过权重系数平衡各损失，保证主任务不被辅助任务淹没，同时利用梯度裁剪解决多任务梯度冲突问题。 import torch import torch.nn as nn class MultiModalLoss(nn.Mod...