海底捞大模型面经

面试官一上来没问传统的八股，直接问一个场景题怎么做一个海底捞智能点餐Agent的后训练。
我说那当然是先SFT再RL。
但这个不能只简单的sft，根本就没有训练数据，你这个场景还得是多轮的，用户又不是报菜名贯口选手，张嘴就来一串"番茄加牛油 + 麻一度+七寸盘脆毛肚"。没有对话数据，从哪开始炼？
先搞数据吧。
现在海底捞门店全是 iPad 和小程序点单，数据形态是用户行为轨迹（trajectory），不是对话：
- 选锅底（番茄 + 牛油）
- 加菜、撤菜
- 翻页停留（隐式反馈）
- 临时改备注
要把这套 UI 操作流翻译成自然语言多轮对话，再喂模型学。
目标语料长这样 👇
▎ Agent：先看锅底？
▎ 用户：有人吃辣有人不吃。
▎ Agent：番茄牛油鸳鸯，行么？
▎ 用户：可以，麻度调到 1。
▎ Agent：开始点涮菜吧。
▎ 用户：来份捞派脆脆毛肚……
把过去的点单流水批量合成几十万条这种对话，SFT 阶段仅计算 Agent 那一侧的 loss（User轮次全 mask 掉），不然模型会学着模仿用户瞎点菜。
多轮在线 RL 比 SFT 难十倍——没人能现场陪你跑几万局。所以得先训一个 User 模拟器：
- 输入种子 profile：黑海 / 金海 / 银海
等级、历史偏好、过敏忌口、是否「薅羊毛型选手」……
- 第一轮 Agent 出招后，模拟器接力生成第二轮回应，往返多轮
- profile 里塞一个 「结束点餐」special token，控制对话什么时候自然停下
有了这个模拟器，才能稳定 rollout 出多轮 trajectory 喂 RL。

面试官追问多轮RL的reward怎么设计？

我的思路是全部做成 verifiable reward，避免 reward hacking：
符合历史人均消费客单价+100分，点餐分量合理+80分，荤素分布合理或符合历史分布+60分，命中特殊需求轮次奖励+120分。
用pav信用算法分配考虑turn级的分配，，引导模型循序渐进引导式点单——而不是一上来甩一整本菜单让用户挑。

面试官说又追问，这么做的大模型应用真比直接点餐体验好吗？
我愣住了，你们招这岗位，不就是要做这个事吗。。。为啥还要质疑存在的合理性？我只能硬着头皮答😅

面试官说:谢谢你的时间。
后续是挂了 #万物皆可发面经#