网思科技一面 面经

1．自我介绍，过实习和论文2．知道哪些强化学习算法，除了 PPO和 DPO 这些呢3. 知道 LoRA 的原理吗， A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗4．除了 DeepSpeed ，还用过其他的什么优化方法吗5．ZeRO -1, ZeRO -2,ZeRO -3三个模式的区别6．讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗7．当时你用 DeepSpeed ZeRO -3来微调Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存8. 在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的9.代码：无重复字符的最长子串

一面 1.自我介绍。2.实习内容拷打。3.在浏览器中，我们讲浏览器它的一个性能相关的。比方说我提到卡顿，就如果浏览器发生一些卡顿的现象，你觉得引起的卡顿那些现象的原因会有哪些呢？4.从JS的一些执行机制上面去看，从渲染层面去看呢？JS执行为什么会阻塞到浏览器的一个渲染？5.为什么React相对于Vue需要更多地去关注它的一些渲染优化地方面？6.useCallback和useMemo的作用？7.比方说我现在一个数组，我要去渲染一个列表，那对应的我可能是渲染一个数组，然后他是可能是个对象数组，那我现在需要改变数组中的某一个值，某一项。然后这种做法你用代码会去怎么去实现呢？8.如果使用深拷贝的话会有什么影响？9.手写：url的query解析。反问。二面1.自我介绍。2.你当时为什么选择往前端这个方向发展，大概是怎么样的一个背景。然后你是整个过程你是自己是怎么自学？3.然后你刚刚除了说到视频之外，其他你就是学习前端的一些途径，还有哪些就是途径？4.你觉得你当时碰到过最难的就是前端最难的一个点是什么？5.假设碰到一个页面内存泄露了，大家怎么去排查？6.实习内容拷打。7.假设你在工作中碰到比较难合作的同事的话，你会怎么去处理这样的一个情况？8.然后假设你碰到一个线上的bug，但是你没有办法复现。然后你会怎么去跟用户说？9.然后你现在看新的工作机会的话，大概你个人的关注点的排序是怎么样？10.就是你现在日常的工在自己的学习中，大概哪些方面会用到AI？11.这是然后像那个相关的那个你有写过吗？就是写过一些提示词之类？12.就是这个AI agent你大概是怎么搭建的？13.说下对AI Agent和大语言模型的一个理解，他们有什么区别？14.刚刚有提到memory，memory其实可能会分为短期、中期和长期，它们之间有什么区别？15.你总结一下就是常见的一些prompt的优化手段？16.然后RAG这一块有接触过吗？反问。

1、实习介绍2、聊项目3、ppo dpo grpo区别4、reward获取方式分别是什么5、rag怎么解决模型幻觉6、为什么做nlp7、clip训练方式？temperture的作用8、算法题：三数之和9、反问(做文心一言coder模型预训练的)

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