llm面试题就这些，应该不算泄题吧

发一下问题给大家参考，攒人品中。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体?它们之间如何交互?2.实习中意图识别模型需要识别多少个意图?3.750B模型用于什么场景?4.实习中Qwen3VL模型是多少B的?用于什么场景?5.在实习中，你主要的贡献是什么?6.检索环节做了哪些优化?7.答案生成环节做了哪些优化?8.是否做了SFT或强化学习相关工作?在哪个环节做的?9.SFT过程中是否对类别标签做了清洗或修正?10.强化学习的样本量是多少?11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些?12.在校项目中，为什么用对话数据来增强数据集?13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗?14.单智能体能否完成相在校项目关工作?为什么要智能体？15.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么?16.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能?17.如何理解Long-termMemory的实现方式?18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法?19.Context Window能否储存大量电商交互信息?如何解决存储问题?20.推理时若将大量Memory以Token形式给到大模型，Token长度过长该如何处理?21.强化学习有哪些常用技巧?22.若通过SFT进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些?23.SFT的理想数据量是多少?如何确定?24.SFT数据分布一般怎么取?为什么选择该分布而非其他分布?

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1、你如何把"模型能力演进"拆成一张可执行的效果策略路线图，并做价值判断?(请用你主导过的一个真实项目举例:从机会识别策略拆解落地方案上线验证)2、给定业务目标:把视频AIGC做成"可规模化使用"的生产力工具，你会如何定义'效果'而不是'"炫技"?3、你如何把"模型可调用能力(API参数/上下文等)"转成产品可控的效果杠杆?(以一次你做过的参数/链路设计为例)4、当模型持续迭代带来"质量波动/回归"，你如何设计效果守护与灰度机制?5、假设你要做电商广告:文生视频/图生视频，强调多镜头叙事与15s成片。你会如何定义上线可用的效果目标与红线?6、"多镜头&智能分镜调度"这种能力，你如何拆成模型侧与产品侧的交付边界?7、你会如何设计'人物一致性/音色一致性/多人物稳定性'的指标与评测方法?8、从0到1做视频AIGC:你如何设计"离线评估线上实验用户采纳复盘迭代"的闭环?9、视频生成常见范式包括:文生视频、首帧/首尾帧、多图生视频、图+音频口型等。若你做"一键短视频生成"产品，你如何选择能力组合与迭代顺序?10、算法团队说:'先做参考生视频保证一致性'，业务团队说:'先做文生视频追求多样性与创意爆款'。你如何做决策并对齐里程碑?11、假设你要做"视频创作Agent"，你会如何划分:规划、工具调用、生成、剪辑编排、验收?12、你如何判断一个需求应该做Agent(自主决策)还是工作流(确定性步骤)?13、你如何为Agent设计"效果评估指标"，既覆盖任务成功率，也覆盖创作质量与用户信任?14、请你设计一套"生成类能力效果质量评估标准"的三层体系:模型目标效果、训练过程质量、用户体验指标。要求能作为算法迭代的Gate。15、上线后采纳不达预期:你如何复盘并证明问题出在"效果不足"还是"产品路径/成本/时延/心智"导致?

1.自我介绍2.常见的状态码3.什么情况下会返回304?什么情况下会发起304?4.登录态是如何实现的?具体验证的实现方式有了解吗?5.localStorage sessionStorage cookie的区别6.盒模型7.响应式布局 移动端适配 大屏适配 媒体查询 了解到的一些具体适配方式8.React组件通信方式 对应场景9.JSX列表里的key有什么作用10.React常用hooks 自定义hooks11.短时间内多次调用useState，页面会渲染几次？12.为什么选择Next.js13.Next.js有api开发吗 还是纯前端的14.如何配置Next.js去适配不同的场景?SSG SSR的区别15.流式响应中如何定义数据格式?16.常用的性能优化方法17.怎么配置实现代码分割?18.企业级CI/CD流程19.算法:爬楼梯20.反问面试完后不到一小时电话问入职时间但是问完后就没后续了😭

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.Transformer中Attention的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？2.在Agent多轮对话任务中，你觉得Attention的局限性体现在哪些方面？3.简要介绍一下SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的Post-Training还有哪些？它们之间的目的有何区别？4.什么是RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索＋模型生成的流程有何不同？如何评估一个RAG系统是否work的？5.PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？6.项目里的Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？7.项目提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常fallback策略？8.Agent评估体系包括哪些维度？如何衡量planning能力 vs hallucination rate？9.项目里微调Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？10.Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？11.场景题：假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？12.代码：岛屿数量