阿里面试

今天华为发了笔试通知，然后我直接点了同意；但是刷完题发现，考的更像是机器学习之类的，现在点放弃来得及吗？   求求人，告诉一下孩子吧

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...

一、自我介绍二、实习相关八股1. 实习业务场景负责大模型对话对齐、指令微调、强化学习优化，提升模型生成准确性、合规性与指令遵循度，落地垂类对话/问答业务。2. SFT数据筛选、采样及处理3. 选择GRPO的原因、优化目标及数学原理- 选型原因：相比PPO显存占用低、无需价值网络、训练更稳定，对齐效率高- 优化目标：最大化模型生成优势，约束KL散度防止策略突变- 原理：分组优势归一化、截断策略比率、近端约束，降低训练方差4. 奖励函数设计（重点）围绕有用性、准确性、合规性、流畅性设计，分维度打分；加入KL惩罚，避免单一奖励过拟合，区分正负奖励权重。5. 判断RL训练质量达标方法- 奖励值收敛、KL散度稳定；- 离线评测：指令遵循率、幻觉率达标；- 人工抽检生成内容，无退化、无套路化输出6. 是否遇到Reward Hacking遇到过，模型生成空洞话术、固定模板刻意刷高奖励值。7. 其他奖励作弊类型刻意迎合奖励规则、答非所问、重复安全话术、回避核心问题、策略坍缩同质化输出。8. PPO和DPO了解- PPO：在线强化学习，近端策略优化，带价值网络，训练复杂度高- DPO：离线偏好优化，基于成对偏好数据，无需交互采样，训练简单稳定三、基础八股1. Attention计算时间复杂度标准自注意力：O(n²d)（n为序列长度，d为特征维度）2. KV Cache原理推理时缓存历史token的KV矩阵，避免重复计算，降低算力开销，提升推理速度。3. GQA、MLA原理- GQA：分组查询注意力，Q分组共享KV，平衡推理速度与效果- MLA：融合局部+全局注意力，适配长上下文，降低显存占用4. vLLM原理基于PagedAttention分页管理KV Cache，提升显存利用率，支持高并发推理。5. Flash Attention原理分块计算注意力，优化显存IO，减少HBM访问，提速同时降低显存开销。6. 稀疏注意力原理仅计算局部/关联token注意力，舍弃全局无关token，将复杂度降至O(n)，适配长文本。7. 模型推理慢排查思路检查序列长度、batch大小；确认KV Cache、量化、FlashAttention开启；排查GPU显存、算子优化问题。四、编程题1. rand7()实现rand10()拒绝采样：rand7()*rand7()生成1-49数，保留1-40，映射为1-10，超出则重新生成。2. 浮点数组取整最小变化和贪心思路：每个数选上/下取整中差值更小的，累加最小总误差。3. 最长无重复子串

1. 介绍下自己的优缺点2. 你的 Agent 主要是用来解决什么问题的？这个 Agent 主要解决跨境电商运营中“数据分散、决策链路长、人工分析慢”的问题。传统运营需要分别看广告后台、商品后台、库存系统、用户评论、竞品价格和售后工单，再人工判断问题原因。Agent 的目标是把这些数据源通过工具封装起来，让模型按任务目标自动规划查询步骤，并生成有证据支撑的运营建议。比如用户问“为什么这款蓝牙耳机最近销量下滑”，Agent 不会直接回答，而是会拆成几个子任务：查曝光和点击是否下降，查转化率是否下降，查广告 ROI 是否异常，查库存是否断货，查评论是否出现集中差评，查竞品是否降价。最后根据证据判断...