滴滴实习 大模型算法一面面经

二志愿筛选两周了何意味？不是说3天没约面就挂吗，不面我别卡我啊

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目:2.1新引入的特征是否进行了筛选?例如根据特征重要性等?2.2线上收益如何?2.3如果方法考虑迁移到新闻领域，是否能够复用?3.拷打第二个项目:3.1序列长度为何定256，是否做过更长更短对比?4.其他非项目的业务场景题:4.1新内容冷启动如何做受众匹配?4.2如果用大模型做受众模拟，你会怎么设计方案?4.3如何平衡长短期行为和实时行为?4.4如何区分长期稳定兴趣与短期热点兴趣?4.5热点事件下内容争议性如何刻画?4.6用户不喜欢热点时，如何做高热内容消退和退场?4.7同样是dislike，如何区分兴趣内不喜欢和兴趣外不喜欢?

一面完后三天了，没啥动静，官网上依旧显示业务初试，是不是挂掉了

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享项目:1.agent项目是否有上线部署2.是否有使用框架，比如LangChain3.意图识别模块怎么做的4.工具有哪些5.工具调用时怎么保证参数提取准确6.怎么提升工具调用的正确率7.知识库怎么构建的8.分块策略9.知识检索时如何提升模型回答正确率10.构建知识库时如何解析上传的表格或图片文件11.系统中有没有用到ReAct模式12.怎么提升模型回答的性能agent八股:1.token和字符的区别2.LangChain和LangGraph了解吗3.agent有哪些模式4.lostinthemiddle的问题有哪些解决方案5.通常prompt包含哪些结构java:1.线程池参数2.进程、线程、协程的区别3.HashMap原理手撕:输入一个int数组，判断这个数组在排序后是否是等差数列