被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.项目介绍2.训练样本大概多少条3.用户反馈怎么做的4.MOE 激活的分布，怎么确定是 MOE 的效果而不是单纯 ffn 参数量增大的效果5.有考虑用别的强化学习的方法吗6.dpo 的公式是什么7. grpo 了解吗8.kvcache 怎么做的，了解大模型中别的提高效率的办法吗9.sgd 是什么， Adam 相对于 sgd 改进了什么位置编码10.手撕 transformer 并计算 flops 和内存开销

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.实习拷打2.项目拷打3.unet最重要的组件4.transformer原理5.为什么除以根号d6.lora细节7.什么场景下更适合lora8.最近遇到的最大的困难是什么 怎么解决的9.手撕 leetcode 82

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1、手撕代码：三数之和2、激活函数都有哪些？3、sigmoid和relu的优劣性4、梯度消失什么原因？怎么避免？5、优化器了解哪些？6、adam和adagrad有什么区别？分别适合什么场景？7、损失函数主流有哪些？为什么分类任务用ce？8、项目相关：项目中用了几层cnn，1*1的cnn有什么作用？9、对推荐链路有了解吗？分别发挥什么作用？10、精排都有哪些主流模型？11、粗排和精排的区别是什么？

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。3.微调方法对比（Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning）。4.推理加速技术（量化、动态批处理、FlashAttention）。5.如何优化大模型在长文本生成中的显存占用？6.RLHF中奖励模型（RM）的训练数据如何构建？7.为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统，如何提升创意性和押韵效果？8.模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。9.如何解决大模型API服务的响应延迟问题？

一、算法手撕+八股1. 手撕旋转矩阵优化 要求时间复杂度O(n²)空间O(1)2. LayerNorm和BatchNorm在训练时梯度计算有何本质区别？3. 推导MoE架构的负载均衡损失函数 如何避免专家坍缩4. 多模态融合中 对比学习损失和重构损失如何加权？5. 解释KV Cache的内存瓶颈 推导多头注意力计算复杂度二、项目深挖1. 微调Qwen时发现验证集loss震荡的可能原因2. 多工具调用中如何用DAG实现并行调度优化3. 长文本推理的压缩方案 对比Sliding Window和NTK4. 模型量化时遇到激活值异常溢出如何调试5. 自主构建的评估体系里 如何分离知识幻觉与推理幻觉三、场景设计为智能客服设计多轮对话系统

1. 自我介绍+介绍论文2. 介绍一下对推荐系统的整体的了解3. 知道哪些精排模型4. 了解DIN吗，讲一下DIN和DIEN的区别5. 介绍一下MMoE6. 介绍一下AUC的物理含义和计算方法7. 大模型在推荐系统的应用都了解哪些8. 了解Meta GR吗9. 找算法实习是专注于推荐领域吗？还是说有投大模型的岗位10. 手撕：lc143 重排链表讲思路+写+逐行讲代码

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