730快手大模型应用算法工程师一面

rt，面试岗位是C++客户端开发日常实习（剪映）个人bg中九科班本硕，本科有过一段中厂实习，主要做agent方面的项目。然后12月还参加了字节的工程训练营客户端方向，做的也是模型端的工作（约面也是因为这个训练营）自己也接了几个django后端的项目和做SFT微调的项目面经：面试的时候，先是拷打我实习做的agent的设计，又问了些大模型的八股，包括灾难性遗忘，transformer架构，怎么解决梯度爆炸，有哪些损失函数，各自的用法，有哪些激活函数，各自的用法，还有做SFT的时候碰到的一些问题，怎么解决的。我之前准备的其实就是agent开发，所以这方面的知识也还是了解的不错下面是拷打训练营的项目，问我整个前后端怎么串联的，模型选型怎么做的，考虑哪些方面，后续如果要优化高并发的话该怎么做（这块确实不太会，就没答上来，不过面试官也跟我说了可以考虑异步，线程池之类的）然后是一些常规操作系统八股和C++八股，进程间的通信方式，智能指针相关，虚函数，构造函数析构函数，多态，RAII，设计模式，单例模式工厂模式，还有其他更细节的，感觉c++那边的一些太细节的八股没答上来，但是整体我觉得我还是都说出来了最后手撕是一道非hot100的easy题，找单链表的倒数第k个节点，快慢指针秒了。写完之后面试官问如果k为负数怎么办，突然有点被问懵了，不过他说没事，我写的逻辑都是正确的。整个面试过程有1h10分钟多，反问的时候面试官也很详细的和我介绍了进去之后要做的内容。感觉全程面试官对我的项目我的经历我的回答都觉得不错，也说我做的那个训练营项目也很不错，说当天能出面试结果。当天晚上6点发了面试问卷，应该是上传面评了，但是等到第二天问hr却说还没有查到面试结果🧐，现在心里有点拔凉拔凉的，该不会最后手撕被突然问懵b了就寄掉了吧🥶

这回终于是一个agent开发面了，看着岗位要求吓晕了，准备了好久，不过感觉问的问题都答上来了，不算很难，面试官人很好，还给我解答了缺陷，说怎么大二现在这么卷了1.做自我介绍，并确认是否为 28 届（大二）以及实习政策？2.背景确认： 28 届是 24 年入学的吗？学校是否允许大二出来实习？通勤时间能否接受？3.关于旅行规划助手：双模型动态切换的复杂度是如何判断的？4.核心逻辑： 路由层判定复杂度的准则是什么？如何区分“实际复杂”和“看起来复杂”的任务？5.追问1：针对 1.5B 小模型做路由，是否遇到过’复读机”问题？你是如何解决的？6.追问2：结合高德 MCP 协议，你发现它目前存在哪些问题或局限性？7.追问3：如何通过 MCP 协议实现“加入预算约束”的路线规划？8.大模型能够进行工具调用的底层原理是什么？9.关于魔搭社区问答助手：这个项目的微调数据集是如何获取和设计的？10.追问1：微调后模型的准确率是多少？11.追问2：对于 RAG系统，你本地是如何判断准确率和召回率的？12.追问3：微调过程中是否出现了“灾难性遗忘”？你是如何解决或缓解的？13.LoRA 微调的数学原理是什么？为什么它比全量微调高效？14.多模态与语音交互是如何实现的？15.项目中的自动化流水线是如何串联的？16.确认实习细节：实习周期、每周天数及到岗时间？面试反问环节反问 1：具体实习生进去负责哪个模块？反问 2：面试表现有哪些需要加强的地方？

1.GAN和Transformer 这两个分别在你的项目里承担了哪些作用？这两个是怎么帮助你推动模型进行图像或者视频重建并提升性能？2.你的GAN以及生成器和判别器主要负责什么工作的，讲一下他们的核心作用以及怎么协同的3.你做项目的时候是先用的生成器还是判别器，为什么要这样设计呢？4.你的轻量化参差模块在优化Swin transformer发挥的什么作用？5.计算机视觉中多尺度融合是什么含义6.为什么深层次神经网络中提取的图像特征被称为”语义特征”？怎么处理图片信息的，多尺度特征的提取怎么提升的模型性能，你用了什么技术和算法框架去实现的7.在你处理模型时用的什么注意力机制，在大模型图像处理项目时这些模块在整体架构分别承担了什么职责？8.你在里面用的对抗损失函数怎么设计的，怎么结合别的模块使用的9.你用的WGAN，他和原始的GAN是怎么改进梯度问题的，以及损失函数中梯度惩罚项怎么实现的Lipschitz约束10.你说一下逻辑回归他的原理还有适用场景以及如何实现的11.在逻辑回归中，我们一般用交叉墒损失函数，你可以说一下为什么吗？12.你结合一下逻辑回归二分类任务，说一下为什么这种情况经常使用交叉墒损失而不是均方误差损失呢？13.L1L2正则化在机器学习模型中的作用是什么(这里要求写数学公式)14.请详细介绍一下PPO这个在强化学习中的策略优化算法，主要思路和流程是什么15.在PPO的算法损失函数中，有两个操作，一个是clip，还有一个是min，请你说一下这两个操作的方式作用还有他们在PPO中的意义。16.在PPO算法的损失函数设计中，cilp的操作已经能够限制策略更新的幅度确保稳定性，为什么还需要在损失计算中取原始的目标和clip的较小值？如果只保留clip部分，不取较小值会有什么问题？

1.langchain的主要在这个chain 怎么理解这个chain2.提示词怎么设计的 如何设计3.rag怎么构建的4.模型微调qwen2.5-3B 用llamafacotry 怎么做的（直接说了用ui调 难绷）5.mcp mcp是什么6.工具调用失败 怎么办 我说了个设置保底策略7.想要按照结构输出怎么办？ 我直接说了按提示词调 不行的话再结构化输出8.多agent协作 如何做 设置工作流 这个不太懂