90分钟面经:智谱大模型

1.上来挖项目，问了 Agent 里面的预算偏差，推荐重复可能原因，上线了吗（多源信息重合没有复筛？prompt 设计）2.几段实习里面 RAG 切分策略分别怎么做的，如果 一 Q 多 A 怎么切3.数据增强实验，性能提升三倍，主要因为什么？（没理清思路，说的数据增强，其实是精调，只不过是以数据增强作为基础）4.对于 AI 行业几个有前景的领域看法（教育，金融，健康，政务企业数字化）5.有没有关注常用的 AI 工具

背景武汉理工本硕，软件工程，2年经验，有华为实习经历，base成都机试7.201. 模拟工作队列--队列2. tcp消息回复--字符串3. 基站维修--递归回溯综测7.22比较简单，积极向上，保持前后一致即可HR面7.24简单聊了下基本情况，没啥特别注意的地方。技术一面7.301. C++什么运算符不能被重载2. cpu调度策略3. 常用的设计模式4. 观察者模式与发布订阅者模式区别5. 项目相关算法题：力扣--层序遍历技术二面7.301. 项目相关2. 项目中涉及的设计模式3. C++中的虚函数4. 是否了解rtos5. 为什么所做的项目用C，不是C++6. 项目中遇到最难定位的问题算法题：...

如题   

美团大模型产品转正实习面经（含内推码）先说结论：整体看美团的大模型产品面试非常偏技术导向，面试官的水平很高，对项目的技术细节和商业化思路追问的非常细致，面了50分钟左右；需要大家掌握基本的ai技术，对自己所做的业务细节有足够的了解、对未来商业化的路径有思考；我下面的面经拆解也会分成技术常识题和项目细节两个大部分一. 自我介绍在面美团的转正实习之前我只有一段中厂的ai产品实习，并不是很突出；所以我从经验（也就是过去的实习项目）和能力（自己的能力如何和ai产品对口）两个维度介绍了自己，面试官挺感兴趣的，所以后续问题基本是在追问这两个部分二. 项目细节题1. 你们业务这个垂类大模型是怎么训练出来的？垂类大模型主要解决什么问题？ 垂类大模型是基于集团内的通用大模型微调的2. 你参与过模型训练吗？会觉得产品是算法工具人吗？产品视角你觉得能为模型训练贡献什么？3. 你提到你们项目目前还在探索商业化路径，那你觉得未来可能是什么盈利模式，或者说你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱？4. 你怎么去定义badcase？标准是如何制定出来的？5. badcase的评估是你进行吗，还是有专门的外包团队？6. 了解自动化的ai-native评估方式吗？为什么你们不采用这种方式？7. 你们这个知识库主要场景是什么？传统的ai不能进行这样的知识问答吗？8. rag的流程是什么？9. rag的知识库来源是什么，其中你提到拆分逻辑，这个逻辑是怎么确定的？10. 如何优化rag里的badcase，提升rag效果？三. 技术常识题1. bert和transformer是什么，解释一下2. 为什么有这二者架构上的区别，使用场景上有什么不同？3. 大模型的大体现在哪些方面？4. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来5. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的6. 什么叫模型的过拟合？7. 你前面也提到dpo，dpo是什么？dpo和sft有什么区别？8. 什么业务该用大模型，什么业务该用小模型？9. 了解注意力机制吗？❗❗【美团-校招提前批项目启动】❗❗🟡美团26届「AI产品经理提前批」开启网申🟡我们真诚欢迎你，一起用AI让世界变更好！如果你是1⃣2025年11月-2026年10月毕业的境内外院校应届生2⃣秉持用AI让世界变更好的初心3⃣具备综合素质能力4⃣对AI产品有足够的理解和实践经验欢迎你的加入！你将收获：✅前沿的AI探索实践✅超高效的团队合作✅定制化的培养资源✅超丰厚的待遇支持—————————————————【投递方式】👉登陆美团校招官网https://zhaopin.meituan.com/m/campus?zp-from=hiring-campus-bole-elephant&staffSsoId=23765171👉选择“【秋招提前批】AI产品经理 ”👉填写内推码【RXB7BM8】，HR直接内推！*本项目与常规秋招互不冲突，单独投递，不影响常规秋招投递和流程