百度大模型算法岗三面

📍面试公司：百度💻面试岗位：大模型❓面试问题：1. 场景题，如何提升模型的分类准确率2. 介绍一下rag3. 大模型上下文很长怎么办4. 多智能体多框架5. 大模型除了训练还能做什么提升准确率6. 一次lora怎么获得多种领域的专业知识7. lora是什么意思8. lora怎么merge，两种办法有什么好处

9.2 三面 + hr面 面完第三天挂1. 你说当时项目有 70 万 QPS 的压力，那具体你们是怎么设计来支撑的？2. 为什么要设计两级/三级缓存架构？3. Redis 分布式缓存不能满足吗？4. 为什么要引入本地缓存？解决了什么问题？5. 本地缓存为什么设置 5 秒？为什么不是 3 秒/10 秒？是怎么通过压测验证的？6. 读操作的过程是什么？请求一般加载的数据量是多少？7. 写操作的过程是什么？谁来写？运营？还是批量导入？8. 项目中如果遇到读写冲突怎么办？9. 读写分离怎么做（主从架构、单机架构下分别怎么做）？10. 单节点 Redis 下如何优化读/写？11. CPU 竞争问题怎么处理？12. 线程/核分配你会怎么做？13. 你对分布式一致性算法了解多少？14. 介绍一下 Raft 算法机制。15. Raft 和 Paxos 的对比？16. Raft 和 ZAB 的区别？17. 以前没有大模型的时候，用什么审查方案？18. 为什么现在要引入大模型？和原有方案的差异是什么？19. 你们为什么不完全上大模型？大模型和传统模型是怎么结合使用的？20. 工程师具体承担的职责是什么？21. 为什么要做模块化抽象？以前的“烟囱式开发”有什么弊端？22. 你现在在北京，能接受去杭州吗？23. 你想要找什么样的工作机会？最看重哪些标准？24. 你觉得阿里现在能满足你的哪几点期待？和你预期有落差吗？25. 你未来的职业规划是什么？更偏向技术深度还是广度？26. 你的家庭情况对工作地点有影响吗？27. 你觉得你有哪些和阿里价值观吻合的地方？问题基本都答上来了，应该是排序或者hr看我对去杭州的意向不高挂的

TL： 0828 一面 60min0903 二面 60min0912 三面 50min面的时候就感觉面试官兴趣不大，凉了半截了。自我介绍，问实习，顺便问问八股，但是角度很刁钻，措不及防。之前听说没有手撕，但到我这里还是来了一个，验证完全二叉树的完备性，没做过，好在是A出来了，中间提交出错了一次，感觉不太好了。然后问竞赛，问实验室的方向，然后让我说一个实验室的项目，同时进行询问。简历上的项目真没一个人问的......白准备了，不过一看烂大街的项目估计面试官也没啥兴趣不出意外晚上就要收到感谢信了

1. 详细解释是如何通过三级存储、两级缓存的架构扛住近70万QPS的。2. 追问为什么在SDK中自建本地缓存，而不是直接依赖公司内部的成熟组件（如K-Conf）。3. 阐述B端管理系统（名单表、对象表、模板表）的库表设计，特别是对象唯一标识（三字段联合索引）的设计原因。4. 详细解释如何保证数据库、Redis等多处数据的一致性，追问在天级别对账中如何处理数据版本冲突问题（版本号机制）。5. 探讨该系统向其他业务线（如商业化、主站）推广时需要考虑的因素，以及当前方案在通用性上还有哪些可提升的空间。6. 列举通用的MySQL慢查询优化手段有哪些。7. 追问为什么数据库索引普遍采用B+树而不是哈希结构8. 简述在字节安全审核链路中的工作，以及大模型（LLM）在其中的具体作用。9. 探讨对大模型（如AI生成代码）的看法，以及它对程序员职业的影响。10. 询问在实习中，同事（Mentor等）对你的性格和工作表现有何评价。11. 询问对第一份工作的期望、看重的点，以及未来的职业规划。12. 探讨对C端（高并发）和B端（高业务复杂度）业务的看法和倾向13. 判断有效括号