智谱llm算法-日常实习 夯版面经

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. Lc33 搜索旋转排序数组2. 系鞋带思维题3. 如何判断过拟合4. 过拟合底层原理5. 使用什么优化器，AdamW和原始的梯度下降的好处6. sft和rl之类的方法最本质的差异7. 项目拷打

朋友的舍友大二，直接被字节捞走了，说是在github上看到了这位舍友的账号，直接联系本人了，我也一直在找实习，但是很少人要我😅😅😅

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？

今年找实习真的找的道心破碎，根本没有多少后端岗位，阿里全面取消后端岗位，京东如果没有agent相关实习或者项目也是简历挂，不知道有没有友友感同身受