小红书大模型算法面经

1. 自我介绍环节：简要介绍个人背景与技能。
2. 经历阐述：介绍实习经历，并自选一篇论文进行讲解。
3. 项目细节追问（具体内容略）：针对项目展开深入提问。
4. 大模型生成评测：大模型生成内容的评测方式有哪些，具体如何操作？
5. RAG技术短板：RAG存在哪些缺陷？
6. 大模型输出一致性：如何确保大模型输出内容的一致性？
7. DeepSeek R1详解：讲解DeepSeek R1的训练流程和基本原理。
8. 强化学习算法辨析：DPO、PPO、GROP之间的区别是什么？
9. SFT与强化学习对比：SFT和强化学习各自有什么优缺点，分别适用于什么场景？
10. 提示工程方法：提示工程的主要方法有哪些？
11. 大模型幻觉问题：阐述大模型的幻觉现象及抑制方法。
12. 多智能体协同：如何保证多智能体协同的效果？
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