2020腾讯暑期实习——游戏客户端面经

搜推+大模型算法一面面试题SFT & RL 方向先 answer 后 cot vs 先 cot 后 answer：两种 SFT 范式在训练效果上有什么差异？你是否做过对比实验？标注质量管控：如何保证人工标注数据的准确率达到预期标准？有哪些校验或质控手段？Checkpoint 选择：如何挑选合适的 SFT checkpoint，用于后续的 RLHF 阶段？多模态输入：图片是如何输入到 VLM 模型中的？一张图片通常会被编码为多少个 token？RL vs SFT：你认为强化学习（RL）和监督微调（SFT）的核心区别是什么？训练范式选择：为什么不直接从零开始做 RL，而是要采用「SFT → RL」的两阶段流程？RL 关键机制：什么是重要性采样？为什么在 RL 训练中要引入 CLIP 机制？策略类型差异：On-policy 和 Off-policy 算法的核心区别是什么？各自的适用场景有哪些？八股文（Transformer 基础）因果掩码作用：Transformer Decoder 中为什么必须使用自回归因果掩码？缩放点积注意力：为什么注意力分数要除以d​k​？（补充：Layernorm 前置后，除以d​可将方差归一到 1，避免 softmax 梯度饱和）推荐系统方向生成式推荐 vs 传统推荐：两者的核心区别是什么？生成式推荐的目标是什么？你如何看待它的未来发展前景？指标计算：AUC、HR、NDCG 的计算公式分别是什么？GAUC 和 AUC 的区别在哪里？编码方式：如何在模型中加入时间编码和位置编码？常用的位置编码方法有哪些？Coding：手撕 Multi-Head Attention（MHA） 实现二面面试题SFT & CoT 细节概率分布特性：在「先 cot 后 answer」的 SFT 范式下，为什么越靠后的 token 概率（prob）会越高？蒸馏噪声处理：用大模型蒸馏得到的 CoT 数据存在大量噪声，该如何缓解？VLM 幻觉问题：对 VLM 做 SFT 时，发现模型更信任文本信息，看图时反而容易产生幻觉，有哪些解决思路？RL 进阶PPO 核心：写出 PPO 中 GAE 的公式，并说明如何递归计算每个 token 的优势函数（advantage）？DPO 损失：写出 DPO 算法的损失函数公式？算法对比：GRPO 和 PPO 的核心区别是什么？GSPO 和 GRPO 又有哪些不同？训练稳定性：你遇到过 RL 中的熵塌缩（entropy collapse）和 reward hacking 问题吗？分别有哪些改进方法？最近有哪些新论文提出了新方案？采样困境：在采样类 RL 算法中，on-policy rollout 无法得到正确答案时该怎么办？自蒸馏：了解 Self-Distillation 吗？为什么要做自蒸馏？最近这方向有哪些代表性论文？震荡优化：RL 训练中 reward 或 loss 震荡严重，该如何调整？（提示：可从学习率 lr、KL 散度约束等方向入手）推荐系统进阶结构对比：HSTU 和 Transformer 结构的差异是什么？它和 OneRec 的整体流程有什么不同？SID 优化：如何降低 SID 碰撞率，同时提高特征利用率？量化算法：RQ-VAE 和 RQ-Kmeans 的算法原理分别是什么？OneRec 工程：OneRec 中是如何将 SID 加入模型词表和 tokenizer 的？多模态融合：如何更好地结合文本特征和多模态特征？模型演进：Rankmixer 是如何发展到 Tokenmixer 的？Coding：给定一个行内严格递增的 m×n 矩阵，找到矩阵中第 k 大的数

✅ 春招备战指南 ✅ 💡 学习建议：  先尝试独立解题 对照解析查漏补缺   🧸 题面描述背景等均已深度改编，做法和题目本质基本保持一致。 🍹 感谢各位朋友们的订阅，你们的支持是我们创作的最大动力 🌸 目前本专栏已经上线200+套真题改编解析，后续会持续更新的  春秋招笔试机考招合集 -> 互联网必备刷题宝典🔗 阿里系列-2026.04.01-算法岗 三题的考点比较分散。第一题按模  分组后重排；第二题直接找离给定数最近的质数；第三题先把可压缩操作落到同字符连续段里，再做一次背包。 题目一：小兰的跨步换位重排 这题最容易误判为只能做局部调整。实际上，位置差为  的交换会把整个数...

求各位大佬指导一下简历，想找今年的暑期实习或者日常实习也行，之前没有实习经历只有项目经历，但是感觉自己做的项目技术也不是很深，有点没自信，不玻璃心求拷打

1. C++ 中 move 语义和完美转发的区别是什么？答：move 语义通过 std::move 将左值强制转为右值引用，触发移动构造/移动赋值，避免深拷贝，转移资源所有权。转移后原对象处于"有效但未定义"状态，不能再使用其资源。完美转发通过 std::forward 配合模板的万能引用（T&&），在函数模板中将参数以原始的值类别（左值/右值）转发给下一个函数，避免多次拷贝。核心区别：move 是"无条件转为右值"，forward 是"保持原来的值类别转发"。 template<typename T> v...