滴滴大模型算法一面-日常实习

1.八股：DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 在架构上有哪些关键区别？（如 MLA、MoE、GQA、Dense 等）2.八股：Transformer 中因果注意力（Causal Attention）和双向注意力的核心区别是什么？分别适用于什么场景？3.项目：如果 RAG 输出错误，怎么判断是检索错了还是生成错了？有做过归因实验吗？4.项目：Chunk划分策略对 RAG 效果影响大吗？你用过哪些优化方式（如语义分割、滑动窗口等）？5.项目：RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么？6.项目：GraphRAG 如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题？7.项目：为什么 GraphRAG 能实现更精准的结构化召回？关键依赖是什么？8.项目：如果不用图数据库，能实现真正的 GraphRAG 吗？为什么？9.代码题：最长连续递增子序列（LeetCode 674）

ai工具链，主要做的是通过agent对自动驾驶出现的问题做排查，出错日志很长，可能会超上下文。感觉比较有意思的一面主要是实习，项目，少量八股穿插在其中删除链表倒数第n个结点二面同上，加上几个开放性问题，类似于agent如何跟rag更好的结合，回答要很详细，包括每个模块怎么设计，不给具体场景答的很浅。最长不重复子串实习岗，boss上投递，一面后第二天十点左右联系二面，无面试反馈邮件；二面后第二天十点左右发面试反馈邮件，好几天没联系，应该挂了。

1.八股：XGBoost 如何计算特征重要性？Gini 系数在树模型中代表什么？它和信息增益的区别在哪？2.八股：Decoder-only 模型在推理时，预测第 i+1 个 token 时，输入用的是第 i 个 token 的 one-hot 还是概率分布？为什么？3.八股：KV Cache 的空间复杂度是多少？如何估算一个 7B 模型在 batch=1、seq_len=2048 下的显存占用？4.八股：AdamW 和 Adam 的核心区别是什么？Adam 相比 SGD 引入了哪些优化机制？Adam 全称是什么？5.项目：你们验证集的类别分布是否和线上一致？如何保证标注数据的高质量（比如通过交叉校验 or 专家审核）？6.项目：在当前 RAG 架构下，如果引入 Few-shot Prompting，为什么能提升输出质量？和微调相比各自适用场景是什么？7.项目：FAISS 是如何加速向量检索的？你用的是 IVF 还是 HNSW？索引构建时 nlist/nprobe 怎么调？8.手撕：最长回文子串（LeetCode 5）

agent相关：1.RAG如何减少幻觉2.Agent如何获取实时消息比如股票价格3. MCP和function calling有什么区别4. 平常有使用大模型吗？主流大模型之间有什么区别？5. 最近在学习什么大模型相关的技术后端相关：1.Controller层怎么写2.MYSQL的索引为什么快算法：讲一道熟悉的算法题其他：1.介绍一下研究方向2.做恢复老照片的产品，用户只要把照片传到app，就能得到恢复后的东西，app已经做好了，就差模型的一些东西，你要怎么做？可以从后端，模型，服务器，怎么训练，怎么部署多个方面回答