大模型算法三面-Minimax 攒人品中

发点面经攒攒人品～1. Query多个一级分类问题解决2.12 层Bert base参数量（0.1b）3. 为何不用轻量级大模型reranker模型4. 推理时batch size5. dpo训练是同时打压好坏样例的生成概率问题6.  Dpop的全称是什么7. 拷打项目8. leetcode 快排

📍面试公司：小红书🕐面试时间：2026/04/08 19:00💻面试岗位：NLP/多模态/大模型 实习生❓面试问题：自我介绍；项目经历、实习经历、专业技能除了简历上的，还需要向面试官展示哪些？；学习能力、探索能力、求知的欲望等MCP, SKILL的区别，SKILL为什么能省Token？如何看待Agent，怎么面向业务设计、评估Agent？项目拷打，MMKG-RAG，如何分块，实体和关系的抽取与合并coding，最小方差的子串反问：业务方向：社区生态治理，图文视频的审核和安全评估开发与运营的价值观对齐：基于网信办、用户、公众、运营等各方群体的最大公约数审核标准的自适应与动态变更🙌面试感想...

祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.你们这里说的分层混合编排式 Agent 架构设计是具体怎么做的3.我问一个就是你们在Routing那里，你会根据难度去做不同的一个处理，对吧？那你们这个难度是怎么划分的呢4.你刚才提到就是说，比方说如果刚开始有动态升级的一个范式，就是比方说这个任务刚开始被分配到了7B但是如果它在生成的过程当中，置信度或者说生成的结果它的置信度比较低，你们这个置信度是怎么生成的呢5.你们大概配备了多少个工具6.以风险评估为例，你们的输入输出分别是什么呢7.你的字段是什么8.比方说你说的收缩压这个字段，在用户的问题当中可能不会有这样的一个检测数据。那这种情况你们是怎么来处理呢9.我看到你这里有说在引入了应用层的MOE按照任务动态的激活专家路径，这个具体是怎么实现的呢10.这里就有个问题，我们针对不同的科室去训练一个微调专家，那你们是你们怎么训练的呢？怎么针对于不同科室去训练的，第二个问题就是逻辑上你们这个专家数量可不会少，然后你们的工作量会比较大，这个问题你们又是怎么解决的呢11.你们最终大概是用了多少个专家12.每个大概训练的数据量是多少呢13你们的这个70b模型用的是自己？从头开始预训练的吗？还是用的开源的14那你们医疗数据你们医疗数据的主要来源是在哪里呢？

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. wrrf与bm25的权重配置2. Rag系统中端到端满意度的评估方案（为何不在检索生成阶段分别评估）3. Rag意图理解query改写与routing机制如何实现4. Dpo中数据配比，对grpo理解，为何不用grpo5. 多agent框架理解，skills的优势在哪。6. 数据飞轮如何实现来迭代调优7. 精排阶段为何不用更优的reranker模型（推理性能资源有限，后续迁移到reranker模型加蒸馏）8. leetcode 简单动态规划