多模态算法实习一面-小红书

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！项目拷打15分钟左右：八股：1.模型推理部署的时候用的什么框架，对这方面了解多少，vllm，sglang2.qwen2.5vl和qwen3vl的对比3.qwen2.5vl怎么做的动态分辨率处理的图片或者视频，对比intervl两者有什么不一样的4.ROPE是相对位置编码还是绝对位置编码，原理是什么5.qwen2.5vl里面的MROPE怎么实现的6.DPO，GRPO，PPO有什么区别和不同7.python里的函数是不是对象8.python的装饰器是什么9.除了模型训练侧，agent有了解多少

1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1. 讲一下主要的多模态模型的模型结构2. 对多模态的数据有什么了解，我回答之前看了一些多模态cot的工作构造的dpo数据，以及毕设做的多模态数据增强3. 之前的工作的多模态数据有什么特点和创新点，觉得还可以有什么改进4.统一生成理解模型下游微调各个任务的数据是怎么构造的5. dpo算法是怎么实现的，和其他强化学习有什么区别6. 看项目有目标检测任务，问了IoU是怎么算的，目标检测一般有哪些损失优化code：1. 实现dpo损失，按照想法能写多少是多少，不要求跑通2. 手写IoU损失，要求跑通

📍面试公司：百度 🕐面试时间：2026.03.20💻面试岗位：文心一言 后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目，和实习（两段本科Java web实习，没有后训练实习经验）GRPO训练的数据流KL散度的计算公式，怎么做平滑softmax的计算公式，怎么防止数值爆炸，有什么影响GRPO里的$\pi_\theta$, $\pi_\theta_{old}$, $\pi_\theta_{rollout}GRPO里是off-poliy/on-policy，当batch_size非常大时，如何缓解off-poliy的问题？平时使用vibing code的频率，以及使用的模型有哪些？了解TRL，VE...