滴滴大模型算法实习面经分享

拼多多日常实习 大模型算法一面分享发点面经攒攒人品～1.Pretrain 和 SFT 分别解决什么问题？2.Transformer 的基本结构怎么理解？3.多模态模型的大致结构是什么？最容易踩坑的点通常在哪里？4.SFT 数据如何更贴近业务：如何避免过度模板化？如何做基础的 train / test 去重来避免评测失真？5.对齐（ RLHF / DPO 等）整体思路是什么：为什么需要偏好对／奖励信号？6.玩过 Openclaw 吗？了解其的记忆机制吗？7.如果检索返回了很多相关的内容，如何选择最相关的？8.了解 embeding 吗？9.了解过 spec-drivening 的 code agent 吗？10.了解上下文压缩机制吗？11.为什么压缩前 70%？最开始的几轮对话明确需求不是很重要吗？拼多多内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=vSypT8yAuQ 内推码：vSypT8yAuQ

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Lora微调的原理，涉及的参数和调试心得2. DPO原理和涉及的参数作用3. GRPO原理4. 手写attention5. 手写交叉熵6. 手写最短的大于等于目标值的连续数组

笔试（2026-3-27）算是真正意义上的第一次笔试，没想到点链接直接跳到牛客网来了。感觉代码练习不太够，以现在这个状态，感觉之后都不用笔试了，笔个锤子笔。第三题没动，一和二过60%样例，甚至都不知道为啥还能过第二题能过60%样例。这周Boss上投了不少，回应的只要寥寥，看来自己还是乐观了，不投大厂恐怕面试都机会了，只能寄希望于大厂的无限复活了。下午还有智源的面试，先面了再说吧，别的连面试机会都没。有点不知道下周的大厂还该不该投，我giao giao giao!一面（2026-4-3）结结巴巴的老毛病又犯了，似乎是这几天面试的反作用，人真的快麻了，有点不太想面试了。整个面试时长二十分钟左右，不...