奥比中光，大模型/具身智能-一面

非常有挑战性且开放的一次面试，无八股无手撕1. 假如让你从零构建一个 vla 模型 你对他的架构的设计是怎么样的？为什么2. 假如让你写一篇 vla+rl 的 综述，你会怎么写3. 你怎么看 vla 大模型 和 世界模型两条 具身智能的技术路线4. 你对vla模型的改进有哪些？5. 你认为从长远来看 vla 可以有哪些工作可以做来克服具身智能的挑战。

boss上联系的，简历马上就过了约了第二天的面试，2026/2/28下午的第三个面试，对面说是负责感知这块的一面  25min：1. 简单自我介绍2. 了解了一下在校情况3. 问了一下研究实习生期间的项目，只让介绍了一小块，很快就结束了4. coding: nms算法实现，写了n遍了直接秒了，然后让介绍一下思路5. 反问由于没有吟唱项目和问八股，半小时不到就结束了，不知道是不是kpi，看有无后续了update：纯kpi，无痛秒挂，一面也基本啥都没问，闹麻

攒人品中～～1.介绍 Lora 的思想，为什么有效2.DPO 的数据集来源3.PPO 和 GRPO 的区别（损失函数的 clip 作用）4.什么是大模型的幻觉，大模型解决幻觉的方式有哪些5.为什么降低温度能缓解幻觉6.你项目中 system prompt 和 user prompt 的区别7.DeepSpeed zero-3 有什么改进8.verl 和 vllm 你是怎么配合的，每个在项目中的作用9.手撕：LCR 076 数组中的第 K 个最大元素

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2. 论文拷打3.有什么涉及的具体的应用吗4.我看里面上写上面写了一些知识图谱的一个构建说一下这个这个任务的一个输入和输出吧，大概你用到了什么数据，然后什么模型去产出什么样的一个东西5.你这个图谱里边都有哪些类型的实体？关系是怎么定义的6.你用了BERT去做实体识别哈，那为啥用BERT呢？能不能直接用个BiLSTM搞定5.我看你提到了LayerNorm，这块为啥要用个条件LayerNorm有什么作用6.说一下transformer的底层结构吧7.Transformer为什么用了LayerNorm呢8.你说你做了一个Multi-Head Self-Attention，那注意力权重那部分你还记得公式是咋算的吗？9.说一下LoRA原理10.刚才提到用LoRA做参数高效微调的必要性，那如果不是用LoRA，而是做全参数微调，那会消耗多少显存，比如说我以一个7B规模的大语言模型为例11.说说现在千问里有哪些主流的大模型结构12.项目拷打13.那你们这个DAG 图是怎么构建的？根因节点怎么推出来的