美团机器学习大模型实习二面分享

我是最近才开始用cursor并且使用一些国内外的编程模型，我发现不管是国内的还是国外的模型，在进行长对话之后大概率都会有幻觉情况。我现在的解决方法就是从prompt和rule上下手。将一些常用的代码规范和数据库表设计规范整合成rule，这样在编写prompt的时候可以轻松一点不同的职责需要创建不同的rule，比如最近在写毕设时就会涉及到原型设计、前端编码、后端编码以及数据库表结构的设计，这就得编写四个rule，如果写到一个rule中会使规则文本过长，对模型也是一种压力，分开设计可以让ai在扮演不同角色的时候单独使用不同的rule。在编写prompt时，主要就是以角色+需求来写，需求尽量精简即可...

无算法五八股，就是聊了一下项目1.实习介绍2.项目细节介绍3.项目:讲一下论文里的GRPO算法原理，为什么去掉KL散度，reward function怎么设置4.项目:credit assignment怎么实施的5.项目:agentic RL和普通的RL比最大的不同在哪里?6.项目:你们评测模型用的指标有哪些，介绍一下7.了解ReAct结构吗，介绍一下?8.你主要做的是多模态方向的任务对吧，有做过一些文本方面的任务吗?9.GRPO相比PPO、DPO等有什么优点?10.反问

除了 Java，我最推荐学习 Python。Python 语法简洁、易上手，非常适合快速实现想法。它在数据分析、人工智能、机器学习领域占据主流地位，同时在 Web 开发和自动化脚本方面也非常高效。学习 Python 不仅能扩展技术视野，还能在实践中快速提升解决问题的能力，是 Java 程序员进阶的理想选择。

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