美团 大模型应用算法 一面凉凉

1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2生成式推荐本质上是在做隐空间到离散iD的映射，你如何证明你生成的 ID 序列保留了用户意图的最优压缩3.比如广告场景下不仅仅是预估 CTR。如果我们将生成式排序引入 GSP拍卖，大模型生成的候选列表概率分布，如何保证满足激励相容性4如果模型生成的排序导致广告主出现竞价上的博弈呢5.在H100集群上跑生成式重排，现在的瓶颈不在计算而在存储带宽。如果分阶段推理，我在Prefill阶段采用了FlashAttention-3，但在 Decoding 阶段因为 KV Cache 导致的Fragmented Memory太严重，怎么办6.推荐系统要求毫秒级响应对于1B规模的排序模型，如果我要做Speculative Decoding，你如何设计那个Draft Model？这个小模型是该学大模型的 Logits 分布，还是该学用户的Embedding聚类7.假设构建一个端到端生成式广告系统。现在面临一个场景：某个新入驻的土豪广告主投放了一批高质量视频，但由于模型对新 ID 的 Semantic Indexing 尚未完全对齐，导致第一波推荐给了错误的人群，产生了极高的 Negative Feedback，生成式模型的自回归特性会不断放大这种“第一印象”，导致该广告主瞬间被屏蔽你如何设计一套Online Counterfactual Correction这种，在不重新训练模型的前提下，通过修改 KV Cache里的隐藏状态来强行挽回这批广告的生命周期9.在短视频重排阶段使用了一个 10B 的生成式模型但是业务反馈说模型在学会了今天最火的某个梗以后，竟然忘记了如何处理用户对“长尾科普视频”的旧兴趣，发生了明显的 Catastrophic Forgetting，设计一种基于 Gradient Orthogonal Projection的优化器，确保模型在更新实时热点知识时，参数更新量在旧知识的Null Space内。10.都知道生成式模型有位置偏差从 Attention Entropy 的角度来看，为什么 $N$ 个候选 Item 在序列中的排列顺序会直接导致 Logits 的非线性漂移

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