多模态大模型和传统的文本大模型哪个岗位多？

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.手撕算法题最长回文子串；2.vllm的一些常规问题，paged attention等，整体问的比较浅；3.ppo/grpo/gspo/dapo的区别，优化点；（算法相关）4.投机采样reject sampling公式；5.多模态大模型的一些问题，有没有接触过internvl，qwenvl，qwen-omni等模型；6.国产卡优化相关问题探讨；

社招第一次面试手撕了这么多代码.....太硬核了！基操：项目做的是什么？你训练算法过程中一般用哪些损失函数？中途插入问题：qwenvl系列的模块设计由哪些部分组成？然后就直接开始手撕代码了：多模态输入、Token 处理、Self/Cross Attention、Mask、LoRA、Dataset/DataLoader、训练流程、累计梯度、eval、多进程通信、微调方法 全都要会写代码。多模态大模型算法岗 · 高频面试题 + 标准答案（完整版）1. 多模态模型（图文）输入是怎么 Tokenize 的？答：文本用文本分词器转成文本 Token。图片不直接分词，而是切成固定大小的 Patch，每个 ...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.你们当时提取的caption涉及到粗细力度吗?2.除了caption数据,为什么还要做一些VQA、reasoning、summary数据呢?3.解释为什么VQA、conversation、reasoning数据可能会提升模型效果4.当时的消融实验是完全消融吗?具体怎么做的?5.你的关键帧是怎么做的?6.技术报告看过吗:glm-4.1V,qwen3-vl,mimo-vl,kimi-vl,seed-1.5-vl7.你有仔细去看现在主流的VLM是怎么去洗数据，或者是怎么构造整套pipeline吧8.假如说你参与到这个进程中，你怎么看待接下来的趋势，或者说你拿到一个STEM任务类型，你会怎么去做，你觉得现在技术报告里的缺点在哪里，你有什么想法吗?9.使用VLM-as-judge做整套的数据清洗pipeline，从合成、清洗、过滤、验证、合并，这块有了解吗

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.GRPO 和 PPO 在 RLHF 中的核心区别是什么？2.KL 散度在 RLHF 中的作用是什么？它的公式如何直观理解？3.vLLM 的核心优势是什么？它是如何通过 PagedAttention 提升显存利用率的？4.Qwen3 和DeepSeek-R1 在架构上有哪些关键差异？5.微调数据集的结构是怎样的？有多少条？数据清洗和有效性验证是怎么做的？6.奖励函数是如何设计的？7.怎么避免模型靠堆字数刷奖励？8. KV Cache 在长上下文推理中可能被污染，你们有做缓存隔离或清理机制吗？9.本地部署时，如何平衡vLLM 的上下文长度和显存占用？是否做过量化或动态批处理？10.手撕：乘积最大子数组（LeetCode 152）